Modelado e implementación de algoritmos inteligentes de análisis de opinión

Título:

Modelado e implementación de algoritmos inteligentes de análisis de opinión

Autor:

Tessore, Juan Pablo

Otros autores / Colaboradores:

 Baldassarri, Sandra; [ Director/a]  Ramón, Hugo Dionisio; [ Codirector/a] 

Temas:

APRENDIZAJE AUTOMÁTICO; 

URL:

https://doi.org/10.35537/10915/158282,

Palabras clave:

clasificadores de emociones en texto, 

Nota de tesis:

Tesis (Doctorado en Ciencias Informáticas) - Universidad Nacional de La Plata. Facultad de Informática, 2023.

Extensión:

1 archivo (4,2 MB) : il. col.

Resumen:

A la par de la amplia adopción que han tenido las redes sociales, ha crecido también la generación contenidos en ellas, en particular en forma de texto. La proliferación de este tipo de contenido ha creado la materia prima necesaria para aplicar técnicas de minería de textos a esos datos con el objetivo de extraer información valiosa. Numerosos trabajos que intentan categorizar, mediante clasificadores basados en aprendizaje automático, textos provenientes de redes sociales, dependen del etiquetado manual del contenido o de la utilización de datasets públicos previamente etiquetados. Dichos abordajes presentan sus inconvenientes, uno de ellos es el tiempo que demanda la clasificación manual de los datos de entrenamiento. Otro problema es que los clasificadores suelen construirse utilizando datos de distinto origen a los que finalmente analizan, esto plantea un desafío debido a que, si el clasificador no fue expuesto, durante la etapa de entrenamiento, a datos similares a los que finalmente debe categorizar, difícilmente pueda hacerlo de manera adecuada. Por otro lado, la cantidad de recursos disponibles (tales como datasets etiquetados, corpus o diccionarios afectivos) no es abundante para idiomas distintos del inglés, limitando las posibilidades de construcción de los mencionados clasificadores de texto para otros idiomas, entre ellos el español. La tarea de recopilación y validación de recursos en el idioma a utilizar se vuelve, en consecuencia, una necesidad para construir clasificadores de texto, basados en aprendizaje automático supervisado. Sin embargo, dichas tareas son extremadamente demandantes en tiempo y recursos humanos. Esta problemática se agrava para los casos en los que el criterio de clasificación no es objetivo, como por ejemplo para la clasificación de emociones en texto. En estas situaciones, se requiere que varios jueces clasifiquen el mismo contenido, de manera de poder validar la veracidad de la etiqueta asignada al mismo. Con el objetivo de agilizar el desarrollo de clasificadores de emociones en texto para el idioma español basados en aprendizaje automático supervisado, resulta necesario reducir o eliminar la necesidad del etiquetado manual de los datasets utilizados para entrenamiento. En esta tesis, a diferencia de otros estudios, las etiquetas que denotan la emoción de cada comentario se obtienen automáticamente de los mismos usuarios que escriben el contenido, en lugar de clasificarlos de manera manual. Posteriormente, se define un procedimiento para realizar la validación de las etiquetas recopiladas, el cual requiere del etiquetado y validación manual de sólo una pequeña muestra de las mismas y posterior cálculo de métricas para establecer el nivel de consenso. A su vez, durante el proceso de captura de los documentos, se obtiene también información contextual relacionada con los mismos, con el objetivo de utilizarla para medir los cambios, ya sean mejoras o no, en el desempeño de distintos clasificadores basados en aprendizaje automático. El proceso que se presenta en esta tesis, permite agilizar la construcción de clasificadores de emociones en texto basados en aprendizaje automático y a su vez mejorar su desempeño mediante el uso de información contextual. Estos clasificadores pueden ser utilizados para ofrecer una amplia variedad de propósitos potenciales, como detectar la emoción que surge de la opinión de grandes grupos de personas sobre ciertos productos, servicios o incluso políticas públicas. También podrían utilizarse para identificar demandas o quejas no satisfechas de ciudadanos; o, en seguridad, para la detección automática de factores de riesgo en redes sociales, como amenazas, hostigamiento o acoso. Los clasificadores construidos a partir del proceso mencionado, alcanzan un desempeño similar al de otros entrenados con datasets etiquetados manualmente. Debe resaltarse que, en el trabajo presentado, la necesidad de etiquetado manual en el proceso de recolección y clasificación se reduce significativamente. El conjunto de datos creado puede ser utilizado en diversas investigaciones que realicen Análisis de Sentimientos en español. Además, el proceso de recopilación y validación presentado en esta tesis puede adaptarse fácilmente para generar nuevos datasets en temas o idiomas específicos.

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1. Introducción 
1.1 Planteo del problema
1.2 Objetivos
1.3 Contribuciones
1.4 Publicaciones
1.5 Organización de la tesis

2. Fundamentación teórica
2.1 Introducción
2.2 Computación Afectiva y Análisis de Sentimientos 
2.2.1 Definición y tareas involucradas 
2.2.2 Modelos de representación de emociones existentes
2.3 Minería de textos y procesamiento del lenguaje natural
2.4 Preprocesamiento del contenido recopilado 
2.4.1 Filtrado del texto 
2.4.2 Corrección de errores ortográficos 
2.4.3 Stemming y lematización 
2.4.4 Delimitación del texto 
2.4.5 Etiquetado de las palabras 
2.5 Esquemas de representación de contenido
2.5.1 Esquemas basados en bolsas de palabras/caracteres 
2.5.2 Esquemas de ponderación del contenido
2.5.3 Esquemas basados en neural embeddings
2.6 Algoritmos de clasificación de textos basados en ML 
2.6.1 Máquinas de soporte vectorial 
2.6.2 Naïve Bayes 
2.6.3 Redes neuronales

3. Estado de la cuestión 
3.1 Introducción
3.2 Conjuntos de datos para el Análisis de Sentimientos 
3.2.1 Construidos mediante etiquetado manual 
3.2.2 Construidos con etiquetado automático o semi automático
3.3 Métricas para comparación de conjuntos de datos
3.4 Métricas de medición del nivel de consenso sobre las categorías 
3.5 Información contextual para el Análisis de Sentimientos 
3.6 Conclusiones del capítulo

4. Proceso de construcción y validación de conjuntos de datos 
4.1 Introducción
4.2 Descripción general de proceso
4.3 Recopilación de el conjunto de datos 
4.4 Preprocesamiento sobre el conjunto de datos recopilado 
4.4.1 Tareas de preprocesamiento aplicadas 
4.4.2 Efectividad del preprocesamiento en la reducción de tokens OOV 
4.4.3 Preprocesamiento y desempeño de clasificadores basados ML
4.5 Selección y validación de las etiquetas del conjunto de datos 
4.5.1 Selección y filtrado de comentarios 
4.5.2 Descripción del conjunto de datos 
4.5.3 Etiquetado y medición del consenso sobre el conjunto de datos 
4.5.4 Revisión de casos controvertidos 
4.6 Conclusiones del capítulo 
4.6.1 Conclusiones acerca de preprocesamiento de conjunto de datos
4.6.2 Conclusiones acerca de la selección y validación de etiquetas 

5. Construcción de clasificadores y utilización de información contextual 
5.1 Introducción
5.2 Selección del formato de representación y el algoritmo de clasificación 
5.3 Configuración de los clasificadores 
5.3.1 Efecto de considerar la información contextual
5.3.2 Comparación con los resultados obtenidos en otros estudios similares
5.4 Conclusiones del capítulo

6. Conclusiones y trabajos futuros
6.1 Contribuciones de la tesis 
6.2 Trabajos futuros

Referencias