Ontology-guided approach to feature-based opinion mining

El éxito de la Web Social ha tenido un gran impacto en la sociedad actual y en distintas áreas de investigación. En este trabajo se propone un nuevo método para la minería de opiniones que emplea técnicas tradicionales de procesamiento de lenguaje natural junto con procesos de análisis sentimental y tecnologías de la Web Semántica. Los principales objetivos de la metodología propuesta son mejorar la minería de opiniones basada en características empleando ontologías en la selección de las mismas, así como proporcionar un nuevo método para el análisis sentimental basado en análisis vectorial.The boom of the Social Web has had a big impact on a number of different research topics. In particular, the possibility to extract various kinds of added-value, informational elements from users’ opinions has attracted researchers from the information retrieval and computational linguistics fields. However, current approaches to so-called opinion mining suffer from a series of drawbacks. In this paper we propose an innovative methodology for opinion mining that brings together traditional natural language processing techniques with sentimental analysis processes and Semantic Web technologies. The main goals of this methodology is to improve feature-based opinion mining by employing ontologies in the selection of features and to provide a new method for sentimental analysis based on vector analysis.Este trabajo ha sido financiado por el Ministerio de Ciencia e Innovación a través del proyecto SeCLOUD (TIN2010-18650)