[en] This dissertation presents new approaches in the field of sentiment analysis and polarity classification, oriented towards obtaining the sentiment of a phrase, sentence or document from a natural language processing point of view. It makes a special emphasis on methods to handle semantic composionality, i. e. the ability to compound the sentiment of multiword phrases, where the global sentiment might be different or even opposite to the one coming from each of their their individual components; and the application of these methods to multilingual scenarios. On the one hand, we introduce knowledge-based approaches to calculate the semantic orientation at the sentence level, that can handle different phenomena for the purpose at hand (e. g. negation, intensification or adversative subordinate clauses). On the other hand, we describe how to build machine learning models to perform polarity classification from a different perspective, combining linguistic (lexical, syntactic and semantic) knowledge, with an emphasis in noisy and micro-texts. Experiments on standard corpora and international evaluation campaigns show the competitiveness of the methods here proposed, in monolingual, multilingual and code-switching scenarios. The contributions presented in the thesis have potential applications in the era of the Web 2.0 and social media, such as being able to determine what is the view of society about products, celebrities or events, identify their strengths and weaknesses or monitor how these opinions evolve over time. We also show how some of the proposed models can be useful for other data analysis tasks.

[es] Esta tesis presenta nuevas técnicas en el ámbito del análisis del sentimiento y la clasificación de polaridad, centradas en obtener el sentimiento de una frase, oración o documento siguiendo enfoques basados en procesamiento del lenguaje natural. En concreto, nos centramos en desarrollar métodos capaces de manejar la semántica composicional, es decir, con la capacidad de componer el sentimiento de oraciones donde la polaridad global puede ser distinta, o incluso opuesta, de la que se obtendría individualmente para cada uno de sus términos; y cómo dichos métodos pueden ser aplicados en entornos multilingües. En la primera parte de este trabajo, introducimos aproximaciones basadas en conocimiento para calcular la orientación semántica a nivel de oración, teniendo en cuenta construcciones lingüísticas relevantes en el ámbito que nos ocupa (por ejemplo, la negación, intensificación, o las oraciones subordinadas adversativas). En la segunda parte, describimos cómo construir clasificadores de polaridad basados en aprendizaje automático que combinan información léxica, sintáctica y semántica; centrándonos en su aplicación sobre textos cortos y de pobre calidad gramatical. Los experimentos realizados sobre colecciones estándar y competiciones de evaluación internacionales muestran la efectividad de los métodos aquí propuestos en entornos monolingües, multilingües y de code-switching. Las contribuciones presentadas en esta tesis tienen diversas aplicaciones en la era de la Web 2.0 y las redes sociales, como determinar la opinión que la sociedad tiene sobre un producto, celebridad o evento; identificar sus puntos fuertes y débiles o monitorizar cómo estas opiniones evolucionan a lo largo del tiempo. Por último, también mostramos cómo algunos de los modelos propuestos pueden ser útiles para otras tareas de análisis de datos.