Análisis de sentimientos y emociones en redes sociales usando ML

Abstract

La irrupción de las redes sociales en nuestro día a día como medios de comunicación básicos ha generado un interés creciente por el estudio de la forma de comunicarnos en ellas y cómo nuestros sentimientos y emociones influyen en esa comunicación. En este trabajo se presenta la construcción de un sistema de reconocimiento automático de sentimientos, partiendo de un estudio de los trabajos existentes. De dicho análisis se deriva la estructura general de resolución de este problema y se detallan las distintas fases diferenciadas. Inicialmente se consideran las técnicas de Bag of Words y Words Embeddings para la fase de extracción de características y los algoritmos de Machine Learning SVM, Random Forest y Regresión Logística en una tarea de clasificación supervisada. Se detallan los procedimientos seguidos en todas las etapas del proceso hasta llegar a construir un sistema de clasificación de sentimiento en base a la polaridad positiva o negativa.

The irruption of social networks in our daily life as basic media has generated a growing interest in the study of how we communicate in them and how our feelings and emotions influence that communication. In this paper we present the construction of automatic feelings recognition system, based on the study of existing works. From this analysis, the general structure for solving this problem is derived and the diferent phases are detailed. Initially the techniques of Bag of Words and Words Embeddings for the feature extraction phase and the Machine Learning algorithms SVM, Random Forest and Logistic Regression are considered in a supervised classification task. The procedures followed in all stages are detailed until a sentimental classification system is built based on positive or negative polarity.