| Journal: | Investigación bibliotecológica |
| Database: | CLASE |
| System number: | 000480081 |
| ISSN: | 0187-358X |
| Authors: | Temesio Vizoso, Silvana Grazia1 |
| Institutions: | 1Universidad de la República, Facultad de Información y Comunicación, Montevideo. Uruguay |
| Year: | 2018 |
| Season: | Oct-Dic |
| Volumen: | 32 |
| Number: | 77 |
| Country: | México |
| Language: | Español |
| Document type: | Artículo |
| Approach: | Aplicado, descriptivo |
| Spanish abstract | El artículo aborda la cuestión de cómo determinar la polaridad u opinión en textos, particularmente en Twitter. El análisis se hace desde múltiples perspectivas: ética de la información, comunicación, ciencia de la información e informática, enfatizando en dos análisis que se complementan: el procesamiento de lenguaje natural y la organización del conocimiento. Se desarrolla un prototipo que propone anotar las palabras cargadas de opinión como los adjetivos y los adverbios contextualizadas por su núcleo: sustantivos y verbos respectivamente. Estos núcleos sirven también para modelar la terminología del dominio y se propone la creación de un lexicón ad hoc |
| English abstract | This paper addresses the question of how to determine polarity of opinion among texts and, more specifically, those published on Twitter. The analysis is performed from multiple perspectives, including information science, and communication and information ethics with emphasis on the analysis of natural language processing and knowledge organization. A prototype is developed that proposes annotation of opinion conveying words as adjectives and adverbs contextualized by grammatical core, i.e., nouns and verbs, respectively. These nuclei also serve to model the terminology of the domain, and the development an ad hoc lexicon is proposed |
| Disciplines: | Bibliotecología y ciencia de la información |
| Keyword: | Información y sociedad, Léxico, Twitter, Análisis de sentimientos, Programación neurolingüística, Ciencia de la Información |
| Keyword: | Information and society, Lexicon, Twitter, Sentiment analysis, Neuro-Linguistic programming, Information science |
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