Spanish Emotion Recognition Method Based on Cross-Cultural Perspective

Ajuts: This work was supported by Fujian Social Science Fund: A European Perspective on 16th Century Fujian and Taiwan: Martin de Rada's Things of Taybin (1575) (FJ2021B115) and Xiamen University Research Fund: Study of Translationoriented Terminology Work in Spanish and Chinese Context (ZK1105/0650).Linguistic communication is an important part of the cross-cultural perspective, and linguistic textual emotion recognition is a key massage in interpersonal communication. Spanish is the second largest language system in the world. The purpose of this paper is to identify the emotional features in Spanish texts. The improved BiLSTM framework is proposed. We select three widely used Spanish dictionaries as the datasets for our experiments, and then we finally obtain text sentiment classification results through text preprocessing, text emotion feature extraction, text topic detection, and emotion classification. We inserted the attention mechanism in the improved BiLSTM framework. It enables the shared feature encoder to obtain weighted representation results in the extraction of emotion features, which enhances the generalization ability of the model for text emotion feature recognition. Experimental results demonstrate that our approach performs better for specialized Spanish dictionary datasets. In terms of emotion recognition accuracy, the average value is as high as 76.21%. The overall performance outperforms current comparable machine learning methods and convolutional neural network methods

Emociones de estudiantes en clases online sincrónicas que tratan espacios vectoriales

En los tiempos actuales se ha relevado la importancia del uso de las tecnologías para los distintos sectores de la sociedad, entre ellos, el educativo. Al respecto, existen las plataformas de enseñanza online, entre ellas se encuentra Blackboard Collaborate. En esta plataforma los estudiantes que asisten a clases online sincrónicas pueden comunicarse con el profesor por distintos canales, por ejemplo, los comentarios en chats en tiempo real. Utilizando la teoría de las emociones propuesta por Plutchik, con una metodología híbrida y con el uso machine learning, a través de la técnica del aprendizaje no supervisado que implementa el diccionario syuzhet, se indagó el tipo de emociones que 90 estudiantes manifestaban en sus comentarios al hacer uso de la plataforma Blackboard Collaborate durante varias sesiones que abordaban el tema de espacios vectoriales. Los resultados indican que la confianza es la emoción más predominante, por otro lado, las emociones de sorpresa y aversión fueron las menos presentes. Las emociones se mostraron en general estables a lo largo de las sesiones, salvo cuando se trató el contenido de diagonalización de matrices

Software de análisis de sentimiento en la evaluación de la satisfacción de los visitantes del sector turismo de Trujillo, 2018

El turismo es un gran eje para la economía mundial, esto no es diferente en el Perú y menos en la ciudad de Trujillo, que a particularmente cuenta con una ubicación geográfica privilegiada ya que a sus alrededores fueron ubicados los centros urbanos de 2 grandes culturas preincaicas. Además de esto, cuenta con una gran cantidad de museos dentro del centro histórico de la ciudad. Esta investigación está desarrollada en el ámbito del desarrollo de software, orientada a la mejora del proceso de retroalimentación para los centros turísticos de la ciudad de Trujillo realizando la captación y análisis de los comentarios vertidos en una Fan Page de Facebook por los visitantes. El presente trabajo de investigación se realizó con el objetivo de analizar la satisfacción de los visitantes del sector turismo en la ciudad de Trujillo en el 2018. El tipo de estudio fue del tipo trasversal. La recolección de datos se realizó a través de una Fanpage de Facebook y para el análisis de los mismos se utilizó el sistema de análisis de sentimientos. Esto permitirá conocer, en porcentajes, la satisfacción de los visitantes a los centros turísticos. Para culminar, aplicando el S.A.S se podrá conocer las fortalezas, oportunidades, debilidades y amenazas que posee cada centro turístico. Además, se logran aplicar políticas ambientalistas, eliminando la impresión de encuestas físicas logrando un ahorro en los ingresos económicos mensuales.Tourism is a great axis for the world’s economy, this is no different in Peru and less in the city of Trujillo, which has a privileged geographical location and it is close from two of the largest pre-Incan culture’s urban centers. In addition to this, Trujillo’s historic downtown has a large number of museums within. This research is developed in the field of software development, aimed at improving the feedback process for the tourist centers of the city of Trujillo by capturing and analyzing the comments published on a Facebook Fan Page by the visitors. The present research work was carried out with the objective of analyzing the satisfaction of the visitors of the tourism sector in the city of Trujillo in 2018. The type of study is transversal. The data collection was carried out through a Facebook Fanpage and for the analysis of them the Sentiment Analysis System (S.A.S.), was used. This allows to know, in percentages, the satisfaction of the visitors to the tourist centers. In conclution, by applying the S.A.S you can know the strengths, opportunities, weaknesses and threats that each tourist center has. In addition, environmental policies are applied, eliminating the impression of physical surveys achieving savings in monthly economic income

Mobile Application for Analysis of Sentiments in Twitter

El Análisis de Sentimientos es una técnica muy popular para el estudio de redes sociales. Una de las redes sociales más populares para microblogging, con gran crecimiento, es Twitter, ya que permite a las personas expresar sus opiniones utilizando oraciones cortas y simples. Estos textos se generan a diario y por esta razón, es común que las personas quieran saber cuáles son los temas de actualidad y sus derivaciones. En este trabajo, proponemos implementar una aplicación móvil que brinde información a las personas, como un grado de polaridad positiva o negativa, sobre cualquier tema relevante en la sociedad, ayudando de esta manera a que las personas puedan tomar la mejor decisión. En el aplicativo se utilizarán varias técnicas de clasificación de texto de manera conjunta. Estas técnicas están enfocadas en el aprendizaje de máquina y de léxico

Negation Processing in Spanish and its Application to Sentiment Analysis

El Procesamiento del Lenguaje Natural es el área de la Inteligencia Artificial que tiene como objetivo desarrollar mecanismos computacionalmente eficientes para facilitar la comunicación entre personas y máquinas por medio del lenguaje natural. Para que las máquinas sean capaces de procesar, comprender y generar lenguaje humano hay que tener en cuenta una amplia gama de fenómenos lingüísticos, como la negación, la ironía o el sarcasmo, que se utilizan para dar a las palabras un significado diferente. Esta tesis doctoral se centra en el estudio de la negación, un fenómeno lingüístico complejo que utilizamos en nuestra comunicación diaria. A diferencia de la mayoría de los estudios existentes hasta el momento se realiza sobre textos en español, ya que es la segunda lengua con más hablantes nativos, la tercera más utilizada en Internet, y no existen sistemas de procesamiento de negación disponibles en esta lengua.Natural Language Processing is the area of Artificial Intelligence that aims to develop computationally efficient mechanisms to facilitate communication between people and machines through natural language. To ensure that machines are capable of processing, understanding and generating human language, a wide range of linguistic phenomena must be taken into account, such as negation, irony or sarcasm, which are used to give words a different meaning. This doctoral thesis focuses on the study of negation, a complex linguistic phenomenon that we use in our daily communication. In contrast to most of the existing studies to date, it is carried out on Spanish texts, because i) it is the second language with most native speakers, ii) it is the third language most used on the Internet, and iii) there are no negation processing systems available on this language.Tesis Univ. Jaén. Departamento de Informática. Leída el 13 de septiembre de 2019

La comunicación de la ciencia de datos en España

[ES] Esta tesis doctoral aborda el análisis de la comunicación de la ciencia de un campo novedoso y poco estudiado hasta el momento, la “ciencia de datos”. Actualmente, la ciencia de datos, que incluye parcialmente las técnicas de Big Data y de Inteligencia Artificial, es una de las disciplinas más desafiantes, revolucionarias y polémicas, por lo que su comunicación presenta más desafíos que la mayoría de campos de la comunicación científica. El objetivo principal es examinar cuál es la comprensión y la percepción social actual de la ciencia de datos, específicamente del Big Data e Inteligencia Artificial, y cuál es la penetración y el impacto que tiene en la vida cotidiana de las personas mediante su adopción y uso. Para abordar este objetivo se estudia por un lado la percepción social de la ciencia de datos, a través de tres dimensiones: las percepciones y la comprensión pública de los ciudadanos, como receptores de conocimiento; las percepciones y los procesos de trabajo de los periodistas científicos, como emisores; y los contenidos on line, como mensajes que se pueden analizar desde el punto de vista de su comprensibilidad y sentimiento. Y por otro lado, se estudia la adopción y el uso de la ciencia de datos, analizando los factores que son determinantes y sus efectos. Como resultado se obtiene un mapa de la comunicación actual de la ciencia de datos en España. El panorama sobre la percepción social muestra que los beneficios superan a los riesgos y la familiarización con estos conceptos es moderada, mientras que en la adopción y uso de la ciencia de datos el factor más determinante es la expectativa de rendimiento. En este sentido, convendrá profundizar en la relación entre el conocimiento, el interés y las actitudes hacia estas dos ramas dentro de la ciencia de datos con el fin de mejorar la comunicación pública de esta disciplina