CRiSOL: Opinion Knowledge-base for Spanish

El presente trabajo se centra en la clasificación de polaridad de comentarios de hoteles en español (COAH) y presenta un nuevo recurso léxico, CRiSOL. Este nuevo recurso toma como base la lista de palabras de opinión iSOL, a la cual incluye los valores de polaridad de los synsets de SentiWordNet. Debido a que SentiWordNet no es un recurso para español, se ha tenido que usar como pivote la versión española de WordNet incluida en el Repositorio Central Multilingüe (MCR). Se ha desarrollado un clasificador de la polaridad no supervisada para evaluar la validez de CRiSOL. Los resultados obtenidos con CRiSOL superan los obtenidos por los lexicones base iSOL y SentiWordNet por separado, lo cual nos anima a seguir trabajando en esta línea.In this paper we focus on Spanish polarity classification in a corpus of hotel reviews (COAH) and we introduce a new lexical resource called CRiSOL. This new resource is built on the list of Spanish opinion words iSOL. CRiSOL appends to each word of iSOL the polarity value of the related synset of SentiWordNet. Due to the fact that SentiWordNet is not a Spanish linguistic resource, a Spanish version of WordNet had to be used. The Spanish version of WordNet chosen was Multilingual Central Repository (MCR). An unsupervised classifier has been developed with the aim of assessing the validity of CRiSOL. The results reached by CRiSOL are higher than the ones reached by iSOL and SentiWordNet, so that encourage us to continue this research line.Esta investigación ha sido parcialmente financiada por el Fondo Europeo de Desarrollo Regional (FEDER), el proyecto ATTOS (TIN2012-38536-C03-0) del Gobierno de España y el proyecto AORESCU (P11-TIC-7684 MO) del gobierno autonómico de la Junta de Andalucía. Por último, el proyecto CEATIC (CEATIC-2013-01) de la Universidad de Jaén también ha financiado parcialmente este artículo

Natural Language Inference Prompts for Zero-shot Emotion Classification in Text across Corpora

Within textual emotion classification, the set of relevant labels depends on the domain and application scenario and might not be known at the time of model development. This conflicts with the classical paradigm of supervised learning in which the labels need to be predefined. A solution to obtain a model with a flexible set of labels is to use the paradigm of zero-shot learning as a natural language inference task, which in addition adds the advantage of not needing any labeled training data. This raises the question how to prompt a natural language inference model for zero-shot learning emotion classification. Options for prompt formulations include the emotion name anger alone or the statement “This text expresses anger”. With this paper, we analyze how sensitive a natural language inference-based zero-shot-learning classifier is to such changes to the prompt under consideration of the corpus: How carefully does the prompt need to be selected? We perform experiments on an established set of emotion datasets presenting different language registers according to different sources (tweets, events, blogs) with three natural language inference models and show that indeed the choice of a particular prompt formulation needs to fit to the corpus. We show that this challenge can be tackled with combinations of multiple prompts. Such ensemble is more robust across corpora than individual prompts and shows nearly the same performance as the individual best prompt for a particular corpus

ATTOS: Trend Analysis and Thematic through Opinions and Sentiments

El proyecto ATTOS centra su actividad en el estudio y desarrollo de técnicas de análisis de opiniones, enfocado a proporcionar toda la información necesaria para que una empresa o una institución pueda tomar decisiones estratégicas en función a la imagen que la sociedad tiene sobre esa empresa, producto o servicio. El objetivo último del proyecto es la interpretación automática de estas opiniones, posibilitando así su posterior explotación. Para ello se estudian parámetros tales como la intensidad de la opinión, ubicación geográfica y perfil de usuario, entre otros factores, para facilitar la toma de decisiones. El objetivo general del proyecto se centra en el estudio, desarrollo y experimentación de técnicas, recursos y sistemas basados en Tecnologías del Lenguaje Humano (TLH), para conformar una plataforma de monitorización de la Web 2.0 que genere información sobre tendencias de opinión relacionadas con un tema.The ATTOS project will be focused on the study and development of Sentiment Analysis techniques. Thanks to such techniques and resources, companies, but also institutions will be better understood which is the public opinion on them and thus will be able to develop their strategies according to their purposes. The final aim of the project is the automatic interpretation of such opinions according to different variables: opinion, intensity, geographical area, user profile, to support the decision process. The main objective of the project is the study, development and evaluation of techniques, resources and systems based on Human Language Technologies to build up a monitoring platform of the Web 2.0 that generates information on opinion trends related with a topic.El proyecto ATTOS está financiado por el Ministerio de Economía y Competitividad con número de referencia TIN2012-38536-C03-01, TIN2012-38536-C03-02 y TIN2012-38536-C03-03. Con el apoyo de la Red Temática TIMM: Tratamiento de Información Multimodal y Multilingüe. (TIN2011-13070-E)

LIVING-LANG: Tecnologías del lenguaje humano para entidades digitales vivas

This project pursues the dynamic modeling at a spatial-temporal level of digital entities in social media for predicting their behavior. Firstly, digital entities are modelled by identifying the characteristics of individuals through their language and footprint on the network. Then, the extraction of relationships between digital entities is one of the nuclear challenges of the project. The proposal pursues this objective on a semantic level, structuring the information into representations of knowledge suitable for logical processing. Considering the heterogeneous nature of the sources to be dealt with, filtering of information is fundamental, using metrics and quality criteria. This spatial-temporal characterization, together with screening processes, will allow us to study high-performance predictive strategies in the evolution of digital entities. This project is coordinated by the SINAI and GPLSI research groups.This research work is funded by MCIN/AEI/10.13039/501100011033 and, as appropriate, by “ERDF A way of making Europe”, by the “European Union” or by the “European Union NextGenerationEU/PRTR” through the grant LIVING-LANG Project (RTI2018-094653-B-C21 / C22). It is a coordinated project with SINAI and GPLSI as participating research groups. It is also funded by Generalitat Valenciana through the project NL4DISMIS: Natural Language Technologies for dealing with dis-and misinformation (CIPROM/2021/21)

Negation Scope Identification in Spanish Reviews

El análisis de opiniones es una tarea a la que le quedan muchos frentes abiertos aún para que se pueda considerar resuelta. Entre ellos destaca el tratamiento de la negación, dado que una opinión negativa puede ser expresada con términos positivos negados. La negación es una característica particular de cada idioma, por lo que su tratamiento debe ajustarse a las singularidades del idioma en cuestión. En este artículo se presenta una aproximación lingüística para la identificación del ámbito de la negación en español, que se ha aplicado en un sistema de clasificación de la polaridad de opiniones sobre películas de cine.Sentiment Analysis is a task that still has several opened challenges. One of those challenges is the treatment of the negation, because a negative opinion can be built using negated positive words. Negation is a particular feature of each language, thus it must be considered differently per each language. In this article is shown a linguistic approach for the negation scope identification with the aim of integrating it in a polarity classification system in the domain of movie reviews.Este trabajo ha sido parcialmente financiado por el Fondo Europeo de Desarrollo Regional (FEDER), el proyecto ATTOS (TIN2012-38536-C03-0) del Gobierno de España, el proyecto AORESCU (TIC-07684) del Gobierno regional de la Junta de Andalucía y el proyecto CEATIC-2013-01 de la Universidad de Jaén

eSOLHotel: Building an Spanish opinion lexicon adapted to the tourism domain

Desde que la web 2.0 es el mayor contenedor de opiniones en todos los idiomas sobre distintos temas o asuntos, el estudio del Análisis de Sentimientos ha crecido exponencialmente. En este trabajo nos centramos en la clasificación de polaridad de opiniones en español y se presenta un nuevo recurso léxico adaptado al dominio turístico (eSOLHotel). Este nuevo lexicón usa el enfoque basado en corpus. Se han realizado varios experimentos usando una aproximación no supervisada para la clasificación de polaridad de las opiniones en la categoría de hoteles del corpus SFU. Los resultados obtenidos con el nuevo lexicón eSOLHotel superan los resultados obtenidos con otro lexicón de propósito general y nos animan a seguir trabajando en esta línea.Since Web 2.0 is the largest container for subjective expressions about different topics or issues expressed in all languages, the study of Sentiment Analysis has grown exponentially. In this work, we focus on Spanish polarity classification of hotel reviews and a new domain-dependent lexical resource (eSOLHotel) is presented. This new lexicon has been compiled following a corpus-based approach. We have carried out several experiments using an unsupervised approach for the polarity classification over the category of hotels from corpus SFU. The results obtained with the new lexicon eSOLHotel outperform the results with other general purpose lexicon.Esta investigación ha sido parcialmente financiada por el Fondo Europeo de Desarrollo Regional (FEDER), el proyecto ATTOS (TIN2012-38536-C03-0) del Gobierno de España y el proyecto AORESCU (P11-TIC-7684 MO) del gobierno autonómico de la Junta de Andalucía. Por último, el proyecto CEATIC (CEATIC-2013-01) de la Universidad de Jaén también ha financiado parcialmente este artículo

Studying the Scope of Negation for Spanish Sentiment Analysis on Twitter

Polarity classification is a well-known Sentiment Analysis task. However, most research has been oriented towards developing supervised or unsupervised systems without paying much attention to certain linguistic phenomena such as negation. In this paper we focus on this specific issue in order to demonstrate that dealing with negation can improve the final system. Although we can find some studies of negation detection, most of them deal with English documents. On the contrary, our study is focused on the scope of negation in Spanish Sentiment Analysis. Thus, we have built an unsupervised polarity classification system based on integrating external knowledge. In order to evaluate the influence of negation we have implemented a specific module for negation detection by applying several rules. The system has been tested considering and without considering negation, using a corpus of tweets written in Spanish. The results obtained reveal that the treatment of negation can greatly improve the accuracy of the final system. Moreover, we have carried out a comprehensive statistical study in order to demonstrate our approach. To the best of our knowledge, this is the first work which statistically demonstrates that taking into account negation significantly improves the polarity classification of Spanish tweets

FIRST (Flexible Interactive Reading Support Tool) project: developing a tool for helping autistic people by document simplification

El Trastorno de Espectro Autista (TEA) es un trastorno que impide el correcto desarrollo de funciones cognitivas, habilidades sociales y comunicativas en las personas. Un porcentaje significativo de personas con autismo presentan además dificultades en la comprensión lectora. El proyecto europeo FIRST está orientado a desarrollar una herramienta multilingüe llamada Open Book que utiliza Tecnologías del Lenguaje Humano para identificar obstáculos que dificultan la comprensión lectora de un documento. La herramienta ayuda a cuidadores y personas con autismo transformando documentos escritos a un formato más sencillo mediante la eliminación de dichos obstáculos identificados en el texto. En este artículo se presenta el proyecto FIRST así como la herramienta desarrollada Open Book.Autism Spectrum Disorder (ASD) is a condition that impairs the proper development of people cognitive functions, social skills, and communicative abilities. A significant percentage of autistic people has inadequate reading comprehension skills. The European project FIRST is focused on developing a multilingual tool called Open Book that applies Human Language Technologies (HLT) to identify reading comprehension obstacles in a document. The tool helps ASD people and their carers by transforming written documents into an easier format after removing the reading obstacles identified. In this paper we present the FIRST project and the developed Open Book tool.La investigación que desarrolla este producto de software ha recibido financiación del Séptimo Programa Marco de la Comunidad Europea (FP7-2007-2013), en virtud del acuerdo de subvención n° 287607. También ha sido parcialmente financiada por el gobierno español a través del proyecto ATTOS (TIN2012-38536-C03-0), el gobierno regional de la Junta de Andalucía a través del proyecto AORESCU (TIC - 07684) y la Generalitat Valenciana, mediante la acción complementaria ACOMP/2013/067

Negation in Spanish: analysis and typology of negation patterns

En este artículo se presentan los criterios aplicados para la anotación del corpus SFU ReviewSP-NEGcon negación y la tipología lingüística correspondiente. Esta tipología presenta la ventaja de ser fácilmente expresable en términos de un tagset para la anotación de corpus, de presentar tipos claramente delimitados, evitando así la ambigüedad en el proceso de anotación, y de presentar una amplia cobertura, es decir, que ha servido para resolver todos los casos que han aparecido. El corpus contiene 400 comentarios y 198.551 palabras. Actualmente está anotado en un 75% y, de un total de 6.331 oraciones revisadas, se han identificado 2.953 estructuras de negación.In this paper we present the criteria applied for the annotation of the SFU ReviewSP-NEGcorpus and the corresponding linguistic typology. This typology has the advantage that it is easy to express in terms of a tagset for corpus annotation: the types are clearly defined, which avoid the ambiguity in the annotation process, and they present a wide coverage (i.e. they covered/solved all the cases occurring in the corpus). The corpus consists of 400 reviews and 198,551 words. Currently, we have annotated 75% and from a total of 6,331 annotated sentences 2,953 contain at least one negation.Financiado por fondos FEDER, los proyectos: TIN2015-65136-C2-1-R y TIN2015-71147-C2-2 del MINECO y FPU014/00983 del MECD

REDES: Digital Entities Recognition: Enrichment and Tracking by Language Technologies

El principal objetivo de este proyecto es el desarrollo de un modelo de integración capaz de definir y crear perfiles de entidades digitales. Estas entidades digitales incluirán no sólo las características básicas sino también sus rasgos lingüísticos y sociales, utilizando e integrando todas las fuentes de información disponibles. Concretamente se hará uso de tres tipos de fuentes en la Web: datos no estructurados, datos estructurados y datos abiertos enlazados. A partir de esta gran cantidad de información heterogénea, y mediante el diseño y desarrollo de herramientas, recursos y técnicas basadas en Tecnologías del Lenguaje Humano (TLH), se definirán y generarán entidades digitales entendidas como una estructura de información semántica donde encajar estos datos, con especial atención a las dimensiones espacial (ubicación geográfica) y temporal (variación de los datos que conforman la entidad a lo largo del tiempo).The main objective of this project is to develop an integration model able to define and create digital entities profiles. Such digital entities will include not only the basic, but also their linguistic and social features by means of using and integrating different information sources available. More specifically, three will be the Web sources: unstructured and structured data, but and also linked open data. Starting from this huge and heterogeneous amount of information, digital entities will be generated by means of the design and development of tools, resources and techniques based on NLP. Such entities will consist in a structure of semantic information where to place such data (with special attention to the spatial dimensions (geographical location) and temporal (variation of data that compose the entity during time).El proyecto REDES está financiado por el Ministerio de Economía y Competitividad con número de referencia TIN2015-65136-C2-1-R y TIN2015-65136-C2-2-R