Dos expertos del Laboratorio de Ingeniería en Lenguaje Natural (Lab NLE), integrado en el Grupo de Ingeniería del Lenguaje Natural y Reconocimiento de Formas (ELiRF) de la Universitat Politècnica de València (UPV) han desarrollado un nuevo método para la detección automática de la ironía en las opiniones vertidas en las redes sociales, según ha dado cuenta la institución académica.
El investigador Paolo Rosso y el doctorando mexicano de la UPV, Antonio Reyes, afirman que el ¨método está especialmente indicado para el sector empresarial¨.¨
Las redes sociales son un termómetro perfecto para las compañías; desde Twitter, TripAdvisor, Amazon, etc. pueden saber qué opinan los consumidores sobre un determinado producto o sobre la propia empresa en general. Y hoy, los sistemas automáticos de polaridad (positiva contra negativa), ante una opinión irónica suelen fallar; parece que se hable de manera positiva y no es así y esto puede llegar a repercutir mucho en los resultados de una empresa», explica Paolo Rosso, investigador del Laboratorio de Ingeniería en Lenguaje Natural de la UPV.
Para el desarrollo del método, el equipo del Lab LNE trabajó con un conjunto de datos procedentes de diferentes redes sociales. «Mediante el análisis de una serie de opiniones de clientes, consideradas irónicas, tratamos de encontrar pistas sobre cómo hacer frente a esta tarea desde un punto de vista computacional. Nuestro objetivo era reunir un conjunto de elementos de discriminación que representan a la ironía», apunta Antonio Reyes.
La principal ventaja de este método es que los patrones de los modelos desarrollados por los investigadores de la UPV buscan representar, de una forma lo menos abstracta posible, las características de la ironía. Asimismo, el hecho de que los modelos no se limiten a representar ejemplos ad hoc, literarios o prototípicos de la ironía aumenta sus posibilidades de aplicación.
El trabajo desarrollado los investigadores de la UPV ha sido publicado en las revistas Data and Knowledge Engineering y Decision Support Systems.
VLCCiudad/Redacción
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