A non supervised method for sentiment polarity detection on reported speech from news

El presente trabajo expone los resultados alcanzados mediante un método no supervisado para la detección de la polaridad en textos relativos a citas aparecidas en noticias en inglés, correspondientes al corpus 2010_JRC_1590_quotes. Este método, basado en la obtención de un subgrafo de WordNet obtenido mediante el algoritmo Page Rank y su ponderación mediante los valores correspondientes en SentiWordNet, propone una solución no supervisada que ofrece unos resultados competitivos sobre algunas técnicas actuales.This papers shows the results obtained by a non supervised method in the task of sentiment polarity detection on news quotations (reported speech) from the 2010_JRC_1590_quotes corpus. This method, which obtains a subgraph of WordNet by applying Page Rank over it, weights such a graph with corresponding SentiWordNet polarity scores, offering a non-supervised solution comparable to state-of-the-art techniques.Esta investigación ha sido subvencionada parcialmente por el proyecto del Instituto de Estudios Giennenses Geocaching Urbano (RFC/IEG2010), el Fondo Europeo de Desarrollo Regional (FEDER), a través del proyecto TEXT-COOL 2.0 (TIN2009-13391-C04-02) por el gobierno español, y por la Comisión Europea bajo el Séptimo programa Marco (FP7 - 2007-2013) a través del proyecto FIRST (FP7-287607)