[ca] En l'anàlisi del sentiment hi conflueixen tant models d'aprenentatge automàtic com tècniques bàsiques de processament del llenguatge natural. Aquestes darreres solen aplicar-se fonamentalment a adaptar el corpus textual d'entrada al tipus de dades que exigeix el model, així com per reduir-ne la dimensionalitat sense perdre informació rellevant, fet que permet a l'algorisme classificador guanyar eficiència. Amb tot, un coneixement més profund de les particularitats lingüístiques del corpus permetria d'emprendre accions que fessin incrementar també el grau de precisió en els resultats de l'anàlisi del sentiment. Particularment, l'etiquetatge morfosintàctic per tal d'assignar més pes a aquells mots amb més càrrega semàntica durant l'entrenament de l'algorisme hauria de traduir-se en una millora dels resultats de classificació. Amb aquesta finalitat s'han seleccionat tres corpus textuals diferents, se'ls ha sotmès a les operacions habituals en un exercici d'anàlisi del sentiment i se n'han mesurat els resultats. Tot seguit i després d'haver aplicat als corpus originals la tècnica abans esmentada, s'ha tornat a entrenar el model. Posteriorment s'ha procedit a incrementar la precisió en l'etiquetatge morfosintàctic mitjançant tècniques de reconeixement i correcció del llenguatge informal. Finalment s'ha fet el càlcul de distribució de freqüències per tal de conèixer les diferències de pes semàntic entre corpus, les quals poden explicar resultats incomprensiblement divergents o allunyats, i eventualment corregir aquestes desviacions. La conclusió és que el mètode d'assignació de més pes a mots semànticament rellevants mitjançat l'etiquetatge morfosintàctic és especialment eficaç en corpus tematitzats sense paraules de freqüència totalment esbiaixada cap a una categoria en particular.

[es] En el análisis del sentimiento confluyen tanto modelos de aprendizaje automático como técnicas básicas de procesamiento del lenguaje natural. Estas últimas suelen aplicarse fundamentalmente a adaptar el corpus textual de entrada al tipo de datos que exige el modelo, así como para reducir la dimensionalidad sin perder información relevante, lo que permite al algoritmo clasificador ganar eficiencia. Con todo, un conocimiento más profundo de las particularidades lingüísticas del corpus permitiría emprender acciones que hicieran incrementar también el grado de precisión en los resultados del análisis del sentimiento. Particularmente, el etiquetado morfosintáctico para asignar más peso a aquellas palabras con más carga semántica durante el entrenamiento del algoritmo debería traducirse en una mejora de los resultados de clasificación. Con este fin se han seleccionado tres corpus textuales diferentes, se les ha sometido a las operaciones habituales en un ejercicio de análisis del sentimiento y se han medido los resultados. A continuación y después de haber aplicado a los corpus originales la técnica antes mencionada, se ha vuelto a entrenar el modelo. Posteriormente se ha procedido a incrementar la precisión en el etiquetado morfosintáctico mediante técnicas de reconocimiento y corrección del lenguaje informal. Finalmente se ha hecho el cálculo de distribución de frecuencias para conocer las diferencias de peso semántico entre corpus, las cuales pueden explicar resultados incomprensiblemente divergentes o alejados, y eventualmente corregir estas desviaciones. La conclusión es que el método de asignación de más peso a palabras semánticamente relevantes mediante el etiquetado morfosintáctico es especialmente eficaz en corpus tematizados sin palabras de frecuencia totalmente sesgada hacia una categoría en particular.