El análisis del sentimiento en Twitter, es decir la identificación de las emociones, es uno de los casos más típicos que se vienen utiliando para mostrar las posibilidades de empleo de diversas técnicas de Machine Learning relacionados con la Programación NeuroLinguista (NLP) NLP.

Las tecnologías del lenguaje humano son una rama de la inteligencia artificial que se centra en el estudio de sistemas computacionales que son capaces de comprender y generar lenguaje. Este ámbito está relacionado con el aprendizaje automático (machine learning), que es la capacidad de un software o una máquina para identificar y aprender patrones complejos en forma de algoritmos matemáticos de manera autónoma.

Lo “novedoso” es que un equipo de investigación de la Universidad de Jaén ha desarrollado un sistema basado en inteligencia artificial para reconocer las emociones de los usuarios en Twitter. Esta tecnología, aplicada por primera vez al idioma castellano, percibe el estado anímico de las personas que escriben mensajes en la red social, los analiza y clasifica. Los investigadores orientan la información obtenida a áreas como la detección de la depresión, de anorexia y bulimia o el lenguaje abusivo y violento, entre otros ámbitos.

En el estudio titulado ’Improved emotion recognition in Spanish social media through incorporation of lexical knowledge’ y publicado en la revista Future Generation Computer Systems, los expertos explican cómo entrenan el sistema de un ordenador con una serie de tuits ya recopilados e interpretados con anterioridad en el idioma español. De este modo, genera un modelo de lenguaje que le permite reconocer emociones tales como el enfado, el miedo, la alegría y la tristeza.

Una vez integrada esta información básica en el sistema, los investigadores incluyeron palabras nuevas para ampliar la cantidad de matices perceptibles e incrementar la precisión. Esta enseñanza paulatina de lenguaje, independiente de la base de datos previamente desarrollada, tenía la finalidad de mejorar la efectividad del sistema. Tras detectar el tuit, el sistema lo analiza y le asigna una emoción de acuerdo con el modelo de lenguaje generado, en este caso, el castellano.

Los expertos observaron en este estudio que la emoción más representada en los tuits era la alegría porque era más fácil de detectar para el sistema que el enfado, el miedo o la tristeza, que poseen mayores matices.

En estudios previos, el grupo Sistemas de Acceso Inteligente a la Información puso el foco en la detección de la anorexia y la bulimia y el lenguaje misógino y xenófobo en redes sociales.

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