Análisis de sentimiento y minería de opiniones en Twitter

En los últimos años las redes sociales se han vuelto un lugar en el cual volcar nuestras más variadas opiniones. Actualmente se encuentra a Twitter como uno de los espacios más utilizados a la hora de expresar nuestros sentimientos sobre distintas temáticas debido a que dicha herramienta es una plataforma de uso gratuito y de fácil acceso. A partir de esta situación, se pueden utilizar técnicas de Procesamiento de Lenguaje Natural (PLN) para identificar comportamientos y opiniones colectivas e inferir su polaridad, definiendo qué palabras se consideran de carácter positivo y cuáles de carácter negativo. Este tipo de análisis tiene un amplio campo de aplicación ya que el mismo puede ser aplicado tanto por empresas, quienes buscan saber la opinión de los clientes respecto a un producto determinado, por organizaciones políticas que buscan determinar cuál es la postura de los ciudadanos con respecto a un candidato y a su propuesta, como por agencias de turismo para determinar qué lugar es el más popular entre los turistas y a partir de eso ofrecer paquetes, etc. Con este artículo se desea describir, mediante una investigación, qué es análisis de sentimiento, cómo se realiza actualmente su práctica y qué podemos esperar a partir de ella

Aplicación de técnicas avanzadas de aprendizaje automático para identificar emociones en textos

En este proyecto se pretende aprender a clasificar textos cortos (opiniones) generados en la red social Twitter según el sentimiento que expresan, aplicando técnicas avanzadas de aprendizaje automático como redes neuronales. El proyecto se encuentra en desarrollo. En la primera etapa se exploró en la clasificación de textos usando una red neuronal LSTM y en la etapa actual, se está analizando algunas formas de representar los textos para crear un corpus de palabras embebidas que serán utilizadas en otros experimentos.Eje: Agentes y sistemas inteligentes.Red de Universidades con Carreras en Informátic

Creación de corpus de palabras embebidas de tweets generados en Argentina

El procesamiento de textos de cualquier índole es una tarea de gran interés en la comunidad científica. Una de las redes sociales donde frecuentemente las personas se expresan libremente es Twitter, y por lo tanto, es una de las principales fuentes para obtener datos textuales. Para poder realizar cualquier tipo de análisis, como primer paso se debe representar los textos de manera adecuada para que, luego, puedan ser usados por un algoritmo. En este artículo se describe la creación de un corpus de representaciones de palabras obtenidas de Twitter, utilizando Word2Vec. Si bien los conjuntos de tweets utilizados no son masivos, se consideran suficientes para dar el primer paso en la creación de un corpus. Un aporte importante de este trabajo es el entrenamiento de un modelo que captura los modismos y expresiones coloquiales de Argentina, y que incluye emojis y hashtags dentro del espacio vectorial.Text processing of any kind is a task of great interest in the scientific community. One of the social networks where people frequently express themselves freely is Twitter, and therefore, it is one of the main sources for obtaining textual data. In order to perform any type of analysis, the first step is to represent the texts in a suitable way so that they can then be used by an algorithm. This paper describes the creation of a corpus of word representations obtained from Twitter using Word2Vec. Although the sets of tweets used are not massive, they are considered sufficient to take the first step in the creation of a corpus. An important contribution of this work is the training of a model that captures the idioms and colloquial expressions of Argentina, and includes emojis and hashtags within the vector space

Identificación de emociones en textos de una red social

Las redes sociales se suelen utilizar para expresar opiniones sobrediferentes aspectos de la sociedad, como productos, servicios, política, celebridades, etc. Empresas, organizaciones y gobiernos hanmostrado su interés en conocer las opiniones que los usuarios tienensobre sus actividades o productos. Además de determinar si una opinión es positiva o negativa, resulta interesante establecer cuál es elsentimiento o emoción manifestada en la opinión. Identificar la emoción que un usuario expresa en un mensaje textual puede entendersecomo clasificar o categorizar el mensaje según sus características.En este trabajo, se desarrolló un método para clasificar textos breves uopiniones de la red social Twitter según la emoción que expresan. Enprimer lugar, fue necesario estructurar los textos descartando las partesirrelevantes y tratando de mantener la mayor cantidad de informaciónposible. Luego se utilizaron técnicas de aprendizaje automático para lageneración de un corpus de opiniones etiquetadas. Por último, se aplicó un método de clasificación por ponderación con diccionarios léxicosasociados a tres valores emocionales: valencia, activación y dominancia.   ARK: http://id.caicyt.gov.ar/ark:/s25457012/8h70ot6fnSocial networks are often used to express opinions on different aspectsof society, products, services, politics, celebrities, etc. Companies,organizations and governments have shown interest in knowing whatusers think about their activities or products. In addition to determining whether an opinion is positive or negative, itis interesting to determine what the feeling oremotion expressed in the opinion is. Identifying theemotion that a user expresses in a textual messagecan be understood as classifying or categorizing themessage according to its characteristics.In this work, a method was developed to classifyshort texts or opinions of the social networkTwitter, according to the emotion they express.First, it was necessary to structure the texts bydiscarding irrelevant parts, but trying to keep asmuch information as possible. Then, automaticlearning techniques were used to generate acorpus of tagged opinions. Finally, a method ofclassification by weighting was applied with lexicaldictionaries associated with three emotionalvalues: valence, activation and dominance

Differential behavior of maize hybrids against toxigenic Aspergillus flavus in ears in the Argentine Chaco semi-arid

PosterArgentina se encuentra entre los líderes mundiales en producción de maíz Zea mays L Aspergillus flavus infecta al cultivo causando pudrición de la espiga y frente a condiciones climáticas estresantes, algunos aislamientos producen aflatoxinas nocivas para la salud humana y animal, destacándose la B 1 (AFB 1 Los híbridos resistentes son la mejor táctica para afrontar este problema. El objetivo de este trabajo fue identificar genotipos de buen comportamiento frente a la inoculación con aislados toxigénicos nativos.Instituto de Patología VegetalFil: Barontini, Javier Miguel. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Unidad de Fitopatología y Modelización Agrícola (UFyMA); ArgentinaFil: Barontini, Javier Miguel. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Instituto de Patología Vegetal; ArgentinaFil: Alaniz Zanon, M.S. Universidad Nacional de Río Cuarto (UNRC). Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas (CONICET). Instituto de Investigación en Micología y Micotoxicología(IMICO); ArgentinaFil: Druetta, Marcelo Alberto. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Quimilí; ArgentinaFil: Ruiz Posse, Agustina María. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Unidad de Fitopatología y Modelización Agrícola (UFyMA); ArgentinaFil: Ruiz Posse, Agustina María. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Instituto de Patología Vegetal; ArgentinaFil: Torrico Ramallo, Ada Karina. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Instituto de Patología Vegetal; ArgentinaFil: Torrico Ramallo, Ada Karina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Unidad de Fitopatología y Modelización Agrícola (UFyMA); ArgentinaFil: Monge, M.P. Universidad Nacional de Río Cuarto (UNRC). Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas (CONICET). Instituto de Investigación en Micología y Micotoxicología(IMICO); ArgentinaFil: Chulze, S. Universidad Nacional de Río Cuarto (UNRC). Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas (CONICET). Instituto de Investigación en Micología y Micotoxicología(IMICO); ArgentinaFil: Gimenez, Maria De La Paz. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Instituto de Patología Vegetal; ArgentinaFil: Gimenez, Maria De La Paz. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Unidad de Fitopatología y Modelización Agrícola (UFyMA); Argentin

Criando um corpus de opiniões com emoções usando o Machine Learning

The identification of feelings expressed in textual opinions can be understood as the categorization of them according to their characteristics, and is of great interest today. Supervised learning is one of the most popular methods for textual classification, but a lot of labeled data is needed for training. Semi-supervised learning overcomes this limitation, as it involves working with a small set of labeled data and a larger unlabeled data set. A text classification method was developed that combines both types of learning. Short texts or opinions from the social network Twitter were compiled, to which a series of cleaning and preparation actions were applied, and then classified into four feelings: anger, disgust, sadness and happiness. The precision and recall obtained with the method were satisfactory and as a result, a corpus of messages categorized according to the expressed feeling was obtained.La identificación de los sentimientos expresados en opiniones textuales puede entenderse como la categorización de los mismos según sus características, y resulta de gran interés en la actualidad. El aprendizaje supervisado es uno de los métodos más populares para la clasificación textual, pero se necesitan muchos datos etiquetados para el entrenamiento. El aprendizaje semi supervisado supera esta limitación, ya que implica trabajar con un pequeño conjunto de datos etiquetados y otro mayor sin etiquetar. Se desarrolló un método de clasificación de textos que combina ambos tipos de aprendizajes. Se recopilaron textos breves u opiniones de la red social Twitter, a los que se aplicaron una serie de acciones de limpieza y preparación, para luego clasificarlos en cuatro sentimientos: ira, asco, tristeza y felicidad. La precisión y recall obtenidos con el método fueron satisfactorios y como consecuencia, se logró obtener un corpus de mensajes categorizados según el sentimiento expresado.A identificação dos sentimentos expressos nas opiniões textuais pode ser entendida como a categorização deles de acordo com suas características, e é de grande interesse hoje. O aprendizado supervisionado é um dos métodos mais populares de classificação textual, mas muitos dados marcados são necessários para o treinamento. O aprendizado semi-supervisionado supera essa limitação, pois envolve trabalhar com um pequeno conjunto de dados marcados e um conjunto maior de dados não marcados. Foi desenvolvido um método de classificação de texto que combina os dois tipos de aprendizado. Foram coletados textos curtos ou opiniões da rede social Twitter, aos quais foram aplicadas uma série de ações de limpeza e preparação, e depois classificadas em quatro sentimentos: raiva, nojo, tristeza e felicidade. A precisão e o recall obtidos com o método foram satisfatórios e, como conseqüência, foi alcançado um corpus de mensagens categorizadas de acordo com o sentimento

Creación de corpus de palabras embebidas de tweets generados en Argentina ; Creation of a corpus of embedded words from tweets generated in Argentina

p. 7-24El procesamiento de textos de cualquier índole es una tarea de gran interés en la comunidad científica. Una de las redes sociales donde las personas se expresan con frecuencia y libremente es Twitter y, por lo tanto, es una de las principales fuentes para obtener datos textuales. Para poder realizar cualquier tipo de análisis, como primer paso se debe representar los textos de manera adecuada para que, luego, puedan ser usados por un algoritmo. En este artículo se describe la creación de un corpus de representaciones de palabras obtenidas de Twitter, utilizando Word2Vec. Si bien los conjuntos de tweets utilizados no son masivos, se consideran suficientes para dar el primer paso en la creación de un corpus. Un aporte importante de este trabajo es el entrenamiento de un modelo que captura los modismos y expresiones coloquiales de Argentina, y que incluye emojis y hashtags dentro del espacio vectorial. Text processing of any kind is a task of great interest in the scientific community. One of the social networks where people express themselves frequently and freely is Twitter, and therefore, it is one of the main sources for obtaining textual data. In order to perform any type of analysis, the first step is to represent texts in a suitable way so that they can afterwards be used by an algorithm. This paper describes the creation of a corpus of word representations obtained from Twitter applying Word2Vec. Although the sets of tweets used are not massive, they are considered sufficient to take the first step in the creation of a corpus. An important contribution of this work is the training of a model that captures the idioms and colloquial expressions of Argentina, and includes emojis and hashtags within the vector space.Fil: Cardoso, Carolina A.. Universidad Católica de Salta. Facultad de Ingeniería e Informática; Argentina.Fil: Amor Lisardo, Matias Nicolas. Universidad Católica de Salta. Facultad de Ingeniería e Informática; Argentina.Fil: Monge, Agustina. Universidad Católica de Salta. Facultad de Ingeniería e Informática; Argentina.Fil: Talamé, María Lorena. Universidad Católica de Salta. Facultad de Ingeniería e Informática; Argentina

Identificación de emociones en textos de una red social ; Identification of emotions in texts of a social network

p. 7-20Las redes sociales se suelen utilizar para expresar opiniones sobre diferentes aspectos de la sociedad, como productos, servicios, política, celebridades, etc. Empresas, organizaciones y gobiernos han mostrado su interés en conocer las opiniones que los usuarios tienen sobre sus actividades o productos. Además de determinar si una opinión es positiva o negativa, resulta interesante establecer cuál es el sentimiento o emoción manifestada en la opinión. Identificar la emoción que un usuario expresa en un mensaje textual puede entenderse como clasificar o categorizar el mensaje según sus características. En este trabajo, se desarrolló un método para clasificar textos breves u opiniones de la red social Twitter según la emoción que expresan. En primer lugar, fue necesario estructurar los textos descartando las partes irrelevantes y tratando de mantener la mayor cantidad de información posible. Luego se utilizaron técnicas de aprendizaje automático para la generación de un corpus de opiniones etiquetadas. Por último, se aplicó un método de clasificación por ponderación con diccionarios léxicos asociados a tres valores emocionales: valencia, activación y dominancia. Social networks are often used to express opinions on different aspects of society, products, services, politics, celebrities, etc. Companies, organizations and governments have shown interest in knowing what users think about their activities or products. In addition to determining whether an opinion is positive or negative, it is interesting to determine what the feeling or emotion expressed in the opinion is. Identifying the emotion that a user expresses in a textual message can be understood as classifying or categorizing the message according to its characteristics. In this work, a method was developed to classify short texts or opinions of the social network Twitter, according to the emotion they express. First, it was necessary to structure the texts by discarding irrelevant parts, but trying to keep as much information as possible. Then, automatic learning techniques were used to generate a corpus of tagged opinions. Finally, a method of classification by weighting was applied with lexical dictionaries associated with three emotional values: valence, activation and dominance.Fil: Monge, Agustina. Universidad Católica de Salta. Facultad de Ingeniería e Informática; Argentina.Fil: Amor Lisardo, Matias Nicolas. Universidad Católica de Salta. Facultad de Ingeniería e Informática; Argentina.Fil: Talamé, María Lorena. Universidad Católica de Salta. Facultad de Ingeniería e Informática; Argentina.Fil: Cardoso, Alejandra Carolina. Universidad Católica de Salta. Facultad de Ingeniería e Informática; Argentina

Differential response of maize hybrids to field infection with Aspergillus flavus and aflatoxin accumulation in the Chaco Semi-arid region of Argentina

Maize is affected by Aspergillus flavus and by the contamination of its kernels with aflatoxins, of which AFB1 is the most important. The Chaco Semi-arid is a region of Argentina in which the climate conditions increase this problem and due to the use of resistant cultivars is the best available tactic to reduce aflatoxin accumulation, we analyzed six hybrids against artificial inoculation with native aflatoxin-producing isolates of A. flavus. A multifactorial experiment was conducted in three complete randomized blocks, under Inoculated and Non- Inoculated treatment, in two locations and during two growing seasons, in which yield, kernel infection, and AFB1 accumulation (using HPLC) were evaluated. P2089VYHR was outstanding during 2018/19 with 11,089 kg ha 1, coinciding with the growing season with the highest rainfall and 4% decrease in yield (395 kg ha 1) was observed between treatments. No yield differences were observed in the hybrids between localities, or in the hybrid × treatment interaction. The level of infection by A. flavus showed differences between localities and growing seasons but not between hybrids. The Inoculated treatment registered kernel infections above 50%, while natural infection was 35% during 2019/20, associated with rainfall below crop requirements during the flowering period. The AFB1 accumulation analysis identified P2089VYHR and P1366VYHR without AFB1 accumulation. Yield correlated negatively with the percentage of kernel infection, but not with AFB1 accumulation, while a positive correlation was observed between these last two parameters. The pathogen causes a decrease in yield in the region and there are hybrids that are resistant to AFB1.Instituto de Patología VegetalFil: Barontini, Javier Miguel. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Unidad de Fitopatología y Modelización Agrícola; ArgentinaFil: Barontini, Javier Miguel. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Instituto de Patología Vegetal; ArgentinaFil: Alaniz Zanon, María Silvina. Universidad Nacional de Río Cuarto. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Investigación en Micología y Micotoxicología (IMICO); ArgentinaFil: Druetta, Marcelo Alberto. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Este de Santiago del Estero; ArgentinaFil: Ruiz Posse, Agustina María. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Unidad de Fitopatología y Modelización Agrícola; ArgentinaFil: Ruiz Posse, Agustina María. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Instituto de Patología Vegetal; ArgentinaFil: Torrico Ramallo, Ada Karina. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Instituto de Patología Vegetal; ArgentinaFil: Torrico Ramallo, Ada Karina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Unidad de Fitopatología y Modelización Agrícola (UFyMA); ArgentinaFil: Monge, María del Pilar. Universidad Nacional de Río Cuarto. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Investigación en Micología y Micotoxicología (IMICO); ArgentinaFil: Candela, Raúl Esteban. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Manfredi. Agencia De Extensión Rural Jesús María; ArgentinaFil: Chulze, Sofía Noemí. Universidad Nacional de Río Cuarto. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Investigación en Micología y Micotoxicología (IMICO); ArgentinaFil: Gimenez, Maria De La Paz. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Instituto de Patología Vegetal; Argentin

Development of a Clinical Score to Stratify the Risk for Carbapenem-Resistant Enterobacterales Bacteremia in Patients with Cancer and Hematopoietic Stem Cell Transplantation

Identifying the risk factors for carbapenem-resistant Enterobacterales (CRE) bacteremia in cancer and hematopoietic stem cell transplantation (HSCT) patients would allow earlier initiation of an appropriate empirical antibiotic treatment. This is a prospective multicenter observational study in patients from 12 centers in Argentina, who presented with cancer or hematopoietic stem-cell transplant and developed Enterobacterales bacteremia. A multiple logistic regression model identified risk factors for CRE bacteremia, and a score was developed according to the regression coefficient. This was validated by the bootstrap resampling technique. Four hundred and forty-three patients with Enterobacterales bacteremia were included: 59 with CRE and 384 with carbapenem-susceptible Enterobacterales (CSE). The risk factors that were identified and the points assigned to each of them were: ≥10 days of hospitalization until bacteremia: OR 4.03, 95% CI 1.88–8.66 (2 points); previous antibiotics > 7 days: OR 4.65, 95% CI 2.29–9.46 (2 points); current colonization with KPC-carbapenemase-producing Enterobacterales: 33.08, 95% CI 11.74–93.25 (5 points). With a cut-off of 7 points, a sensitivity of 35.59%, specificity of 98.43%, PPV of 77.7%, and NPV of 90.9% were obtained. The overall performance of the score was satisfactory (AUROC of 0.85, 95% CI 0.80–0.91). Finally, the post-test probability of CRE occurrence in patients with none of the risk factors was 1.9%, which would virtually rule out the presence of CRE bacteremia