Minería de opinión para textos en español usando procesamiento natural del lenguaje

Este artículo se propone el desarrollo de una herramienta que permite la minería de opiniones de textos exclusivamente en español. Para ello, se realizó la construcción de un corpus lingüístico a través de tweets. Este corpus se caracteriza por tener tweets en idioma español latinoamericano y español castellano. Los algoritmos de clasificación usados son: Naïve Bayes, SVM y LSTM. Para la evaluación de la propuesta se realizaron experimentos con un corpus de 14.666 con una clasificación en dos clases (positivo y negativo), luego en tres clases (positivo, negativo, neutro). Los Resultados obtenidos muestran que la clasificación binaria obtuvo mejores resultados que en la clasificación a tres clases en los tres algoritmos.This paper proposes development of a tool that allows opinion mining of texts exclusively in Spanish. For this, a linguistic corpus has been constructed through tweets. This corpus is characterized by having tweets in Latin American Spanish and Castilian Spanish. The evaluated classification algorithms were: Naive Bayes, SVM, and LSTM. The experiments were carried out with a corpus of 14,666 with a classification in two classes (positive and negative) in three classes (positive, negative, neutral). The results obtained show that the binary classification got better results than the three-class classification in the three algorithms