Revisión sistemática sobre la aplicación de ontologías de dominio en el análisis de sentimiento

El análisis de sentimiento es un área de creciente investigación en los campos del procesamiento de lenguaje natural y la recuperación de información. En los últimos años ha habido un aumento en la aplicación de técnicas semánticas en el análisis de sentimiento, en particular con el apoyo de la aplicación de ontologías de dominio. Sin embargo, en la literatura actual no se cuenta con un estudio que reporte de manera sistemática los beneficios alcanzados con la aplicación de ontologías de dominio al análisis de sentimiento. Esta revisión sistemática tiene por objetivos realizar dicha síntesis, reportar el grado de generalización de las investigaciones realizadas, verificar el aprovechamiento de la riqueza expresiva de las ontologías de dominio y señalar el estado del arte actual en la representación de las emociones humanas por medio de ontologías de dominio en su aplicación al análisis de sentimiento. Se identificó 9 distintos problemas del análisis del sentimiento a los que se aplicó ontologías de dominio y un total de 22 beneficios de dicha aplicación. Los beneficios más reportados son: (1) el soporte para una representación estructurada de las opiniones y la vinculación de datos; (2) mayor precisión y exhaustividad en la clasificación de la polaridad; y (3) soporte para la representación de modelos emocionales. Como investigación futura se sugiere profundizar en el empleo de ontologías de dominios para analizar el sentimiento a nivel de conceptos, modelar el proceso de análisis de sentimiento, estandarizar la elaboración de ontologías de productos e integrar diversos modelos emocionales, así como aprovechar mejor la expresividad semántica y capacidad de razonamiento de las ontologías de dominio.Tesi

Ontological Filtering for Sentiment Analysis

The rapid growth of the internet has increased the number of online reviews, opinions and sentiments toward products, services or topics. People appreciate this opportunity so that e-Commerce websites provide services for users to publish their reviews. Social networks, blogs and websites enable, thanks to the reviews, a social structure that provides benefits for the users and the firms that hosts electronic markets. Therefore, this huge quantity of information can confuse users and does not produce useful knowledge. In such a context, in fact, who says what and how they say it, matters. In this scenario a valuable contribute can be given by the sentiment analysis that is one of the hottest current research area. This paper presents a novel approach to the sentiment analysis which is based on the ontological filtering approach. The proposed approach shows how to automatically mine, from a corpus of documents, positive and negative sentiments .Experimental evaluations, on real dataset, show that the proposed approach is effective and furnishes interesting results