recursos lingüísticos, análisis de sentimiento y apis

Recursos Linguísticos,Análisis de Sentimiento y APIs

APIdays Mediterranea, 29-30 Mayo, 2014

:

1. EUROSENTIMENT2. Web Semántica3. Bases de conocimiento4. WordNet5. Caso Práctico 1

6. Procesamiento del Lenguaje Natural

7. Análisis de Sentimientos8. Caso Práctico 29. Conclusiones y Futuro

Índice

Raúl Lariorlario@paradigmatecnologico.com

Mario Muñozmmunoz@paradigmatecnologico.com

Autores

Esther Peinadoepeinado@paradigmatecnologico.com

EUROSENTIMENT

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1

• Cada vez se vuelca más y más información en la Web.• Muy copiosa y muy diversa.• Las opiniones son especialmente valiosas.

“Con la ayuda de herramientas NLPy conociendo los recursos lingüísticos

disponibles, podemos sacar mucho valor de esos datos”

1 EUROSENTIMENT

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•Dispersión de recursos• Ausencia de estándares• Limitaciones de uso

“Todo ello dificulta laInteroperabilidady la Reutilización”

1 EUROSENTIMENT

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•Desarrollo a medida

• Long Tail

• REST + JSON

• Third Party Integration

1 EUROSENTIMENT

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• Plataforma: cloud-based, escalable…

• Subscripciones y Beneficios

• IPR y Licencias

• Seguridad

•QA y SLAs

1 EUROSENTIMENT

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MULTI-IDIOMAORIENTADO A

DOMINOINTEROPERABILIDAD

SEMÁNTICABASADO EN LINKED

DATA

Web Semántica

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2

2 Web Semántica

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<http://www.eurosentiment.com/hotel/en/lexicalentry/room> a lemon:LexicalEntry .

_:node18h8ttlh3x11 a lemon:CanonicalForm ;lemon:writtenRep "room"@en .

<http://www.eurosentiment.com/hotel/en/lexicalentry/room> lemon:canonicalForm _:node18h8ttlh3x11 .

<http://www.eurosentiment.com/hotel/en/lexicalentry/sense/room_0> a lemon:Sense ;lemon:reference "04105893" ;lexinfo:partOfSpeach lexinfo:noun .

<http://www.eurosentiment.com/hotel/en/lexicalentry/room> lemon:sense <http://www.eurosentiment.com/hotel/en/lexicalentry/sense/room_0> .

<http://www.eurosentiment.com/hotel/en/lexicon/paradigma> lemon:entry <http://www.eurosentiment.com/hotel/en/lexicalentry/room> .

PREFIX lemon: <http://www.monnet-project.eu/lemon#>SELECT ?entry WHERE {<http://www.eurosentiment.com/electronics/en/lexicon> lemon:entry ?entry.}

Bases de Conocimiento

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3

3 Bases de Conocimiento

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WordNet

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4

WordNet: Base de datos léxica

● Synset● PoS-tagging● Palabras● Significado● Ejemplos● Relaciones (hiperonimia, meronimia, …)

4 Wordnet 3.0

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4 Wordnet 3.0

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factoría

n#00017222:Organismo vivo

carente del poder de

locomoción

n#05577190:La parte

inferior del pie

n#03365991:Una estructura que

consiste en una habitación o conjunto

de habitaciones en una única posición a lo largo de una escala

vertical

n#03956922:Edificios para la realización del

trabajo industrial

planta

fábrica

n#05563266:La parte de la pierna

de un ser humano por debajo de la articulación del

tobillo

parte de

● WN-Domains

● WN-Affect

● Multi-WordNet

● SentiWordNet

● TempoWordNet

● ImageNet

4 Wordnet Extensions

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Caso Práctico 1

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5

Hotel 12345678Muy 12487456Mucho 12425478Personal 12114578Bien 12111354Situación 12108451Totalmente 11687451Excelente 11549846Desayuno 10067874Limpieza 9861212….

WordNet

5 Caso Práctico 1

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04105893 n habitación 07387509 n ruido -0’75

03579355 n internet 00980527 a lento -0’5

07575726 n comida 02343110 a excelente 1

08439955 n personal 01459422 n amabilidad 0’75

02818832 n cama 00476663 a estrecho -0,75

04446276 n baño 01391351 a pequeño -0’5

07574602 n desayuno 00106456 a escaso -0’5

01053617 n estancia 01800349 a grato 0’625

Procesamiento del Lenguaje Natural

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6

NLP = Informática + Lingüísitica

1) Tokenización

2) Lematización

3) POS-tagging (morfosintaxis)

4) Semántica

5) Conocimiento (Linked-Data)

6 Procesamiento del Lenguaje Natural

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Reputación Online

Extracción de información, análisis de sentimientos y emociones, NER

Categorizador, recomendador, NER (basado en Wikipedia), moderación de comentarios (análisis de sentimiento)

6 Aplicaciones del Procesamiento del Lenguaje Natural

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Análisis de Sentimiento

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7

“Actividad que analiza un texto de acuerdo un algoritmo para identificar y cuantificar las opiniones que contiene acerca de entidades

(productos, servicios, personajes...)”

• Tipos: document-level, entity-level, feature-level

• Frase por frase

•Detección del Dominio

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7 Análisis de Sentimiento

Caso Práctico 2

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8

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8 Caso práctico 2

NLP: Análisis de sentimiento

1) Tokenización

2) Lematización

3) PoS-tagging (morfosintaxis)

4) Semántica

La conexión a internet era lenta.

Como punto más positivo destacaría la amabilidad del personal

El cuarto de baño pequeño.

Las camas son estrechas.

ART NC VBO ADJ

Como punto más positivo destacar el amabilidad del personal

CSUB NC ADV ADJ VBO ART NC PDEL NC

El cama ser estrecho.

ART NC PREP NC VBO ADJ

El cuarto de baño pequeño.

ART NC PREP NC ADJ

El conexión a internet ser lento.

03579355 n internet 00980527 a lento -0’5

08439955 n personal 01459422 n amabilidad 0’75

02818832 n cama 00476663 a estrecho -0,75

04446276 n baño 01391351 a pequeño -0’5

-1’0

+0’75

-0’75

-0’5

-0’5

Conclusiones y Futuro

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9

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9 Conclusiones y Futuro

• SaaS negocio al alza

•Web de datos interconectados

•Good research needs good resource!!

• Aplicaciones: Social TV (2nd screen), RL multimedia

• Develop a Sentiment Analysis tool for your brand in 10 minutes!, http://textalytics.com/blog/build-sentiment-analysis-in-twitter/

• Linked Data => Web of Data => Semantic Web, http://tomheath.com/blog/2009/03/linked-data-web-of-data-semantic-web-wtf/

• Linked Open Data, Tim Berners Lee, http://www.w3.org/2008/Talks/0617-lod-tbl/#(1)

• Red temática española de Linked Data, http://red.linkeddata.es/web/guest• TED Talk, 2009: Tim Berners Lee: The next web

http://www.ted.com/talks/tim_berners_lee_on_the_next_web#t-343422• “Linguistic Linked Data for Sentiment Analysis”, P. Buitelaar• “Linked-Data based Domain-Specific Sentiment Lexicons”, G. Vulcu

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Referencias

Preguntas?

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Esther Peinado – epeinado@paradigmatecnologico.com

Mario Muñoz – mmunoz@paradigmatecnologico.com

Raúl Lario – rlario@paradigmatecnologico.com

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