Agenda. Análisis de Sentimientos en Opiniones en Español: Tratamiento de la Negación. Elementos de la negación

Transcripción

1 Agenda Análisis de Sentimientos en Opiniones en Español: Tratamiento de la Negación. Samara Gretel Villalba Osornio, Juan Andrés Pérez Celis, Luis Villaseñor, Manuel Montes y Gómez. Instituto Nacional de Astrofísica, Óptica y Electrónica Agosto Introducción. 2 Métodos de clasificación. 3 4 Análisis y conclusiones. Villalba, Pérez, Villaseñor, Montes. (INAOE) Análisis de la Negación Agosto / 20 Villalba, Pérez, Villaseñor, Montes. (INAOE) Análisis de la Negación Agosto / 20 Introducción Introducción. Elementos de la negación Introducción. Análisis de opinión. La negación. La peĺıcula no me gustó. Formas de presentación. 1 Partículas negativas: no, ni, sin, nada, ninguno, tampoco, nunca... 2 Prefijos o sufijos: in, dis, im (infeliz, disfuncional, imposible... inyectar, diseño, imitar) Afectación provocada. 1 Cambio de polaridad. 2 Modificación de polaridad. La peĺıcula no es aburrida no es igual a La peĺıcula es divertida. Villalba, Pérez, Villaseñor, Montes. (INAOE) Análisis de la Negación Agosto / 20 Villalba, Pérez, Villaseñor, Montes. (INAOE) Análisis de la Negación Agosto / 20

2 Introducción. Elementos de la negación(2) Clasificación de opiniones. Métodos de clasificación. Alcance Partes de la oración que son afectadas por la negación. Enfoque. Parte de la oración que está más fuertemente negada. Hellen no dejó a su hijo menor tocar el vioĺın pero su esposo sí... (centra la negación en Hellen)... porque cree que él no tiene el talento de su hijo mayor... (centra la negación en el hijo menor)... porque sus vecinos se molestan... (centra la negación en el vioĺın) Métodos que utilizan técnicas de aprendizaje computacional. Métodos basados en lexicones 1 Pesado de palabras. Listas definidas(salud, 2015). Cálculo de polaridad de las palabras basado en los datos del corpus(narayanan, 2013). 2 Cálculo de la polaridad de la opinión. Suma o multiplicación de los valores de las palabras contenidas en la crítica. Villalba, Pérez, Villaseñor, Montes. (INAOE) Análisis de la Negación Agosto / 20 Villalba, Pérez, Villaseñor, Montes. (INAOE) Análisis de la Negación Agosto / 20 Clasificación de opiniones tomando en cuenta la negación. Cálculo de los valores de polaridad de las palabras. Modificación del método de clasificación incluyedo el tratamiento de la negación. 1 Cálculo del peso de las palabras según su aparición en el corpus de entrenamiento. 2 Módulo de tratamiento de la negación Identificación. Definición del alcance. Cambio de polaridad a la parte de la oración afectada. 3 Cálculo de la polaridad de la opinión. Pesado propuesto: Vocabulario y frecuencia relativa. W(t i ) = D ct D c 1 Voc c ; (1) donde: D c t es la frecuencia relativa. D c Voc c es el vocabulario de la clase c. En general, se utilizan más palabras para expresar cosas positivas(dodds, 2014). Los valores de polaridad positiva de la mayoría de las palabras es mayor que los negativos, por lo que la mayoría de las opiniones eran tomadas como positivas. Villalba, Pérez, Villaseñor, Montes. (INAOE) Análisis de la Negación Agosto / 20 Villalba, Pérez, Villaseñor, Montes. (INAOE) Análisis de la Negación Agosto / 20

3 Módulo de tratamiento de la negación Ejemplo 1 Identificación. no, ni, sin, nada, nunca, tampoco. 2 Definición del alcance. Recorrido del documento a clasificar, en caso de encontrar una partícula negativa modificar el documento añadiendo no a las palabras que siguen a la negación. La modificación del documento termina al cumplirse una ventana o al encontrar un signo de puntuación, un nexo adversativo 1 o otra partícula negativa. 3 Cambio de la polaridad Efecto espejo. 1 pero, aunque, sin embargo, a pesar de, al contrario. Villalba, Pérez, Villaseñor, Montes. (INAOE) Análisis de la Negación Agosto / 20 Oración original: el gato está bonito pero no me gusta mucho. Oración original: Positivo= = 18 Negativo= = 11 Oración modificada: el gato está bonito pero no no me no gusta no mucho Oración modificada: Positivo= =13 Negativo= =16 Villalba, Pérez, Villaseñor, Montes. (INAOE) Análisis de la Negación Agosto / 20 Datos Se utilizo la base de datos de MuchoCine 2 (Cruz, 2008). Críticas positivas: 1351 Críticas negativas: 1274 Críticas neutrales: 1203 Validación cruzada de 10 particiones. Preprocesamiento: Texto a minúsculas. Se eliminaron acentos y símbolos. Se eliminaron números y signos de admiración e interrogación. Variaciones en el algoritmo de identificación del alcance de la negación. Tamaño de ventana. Uso de los nexos adversativos como barrera de la negación. 2 fermin/corpuscine.zip. Villalba, Pérez, Villaseñor, Montes. (INAOE) Análisis de la Negación Agosto / 20 Villalba, Pérez, Villaseñor, Montes. (INAOE) Análisis de la Negación Agosto / 20

4 Comparación. Figure 1 : Resultados de clasificación. Figure 2 : Comparación. Villalba, Pérez, Villaseñor, Montes. (INAOE) Análisis de la Negación Agosto / 20 Villalba, Pérez, Villaseñor, Montes. (INAOE) Análisis de la Negación Agosto / 20 Análisis de resultados. Análisis y conclusiones. Análisis y conclusiones. Análisis de corpus simirales. El finalizar el efecto de la negación por encontrar una doble negación tiene más variantes que las pensadas inicialmente. Negativos.- se utiliza varias negaciones para intensificar: La peĺıcula no fue buena ni interesante. Positivos.- se utilizan varias negaciones en expresiones fijas: No tiene ni ton ni son. Negativas clasificadas como positivas sin tomar en cuenta la negación continúan como positivas después de tratar la negación.... y es que cuando los paisajes te parecen más bonitos e interesantes que la historia de amor que se está contanto, es algo que no funciona, falla la pasión, falla la emoción, falla lo conmovedor,.... Positivos que fueron clasificados correctamente sin tratar la negación siguen estando correctos después de tratar la negación. Analizando el corpus de opinión SFU 3 (Taboada, 2011) se identificaron dos tipos de temas de opinión, según la aparición de partículas negativas en ellos. Figure 3 : Distribución de la negación en el corpus SFU. 3 mtaboada/research/sfu Review Corpus.html. Villalba, Pérez, Villaseñor, Montes. (INAOE) Análisis de la Negación Agosto / 20 Villalba, Pérez, Villaseñor, Montes. (INAOE) Análisis de la Negación Agosto / 20

5 Análisis y conclusiones. Conclusiones. Hacer un tratamiento de la negación tiene un impacto en la clasificación de opiniones. Utilizar técnicas de aprendizaje para calcular los valores de polaridad de las palabras brinda mejores resultados que el uso de listas temáticas. Trabajo futuro. Nuevos esquemas de valoración de palabras. Análisis de las diferencias entre el uso de la negación en los dos tipos de temas identificados. Gracias! Villalba, Pérez, Villaseñor, Montes. (INAOE) Análisis de la Negación Agosto / 20 Villalba, Pérez, Villaseñor, Montes. (INAOE) Análisis de la Negación Agosto / 20 Referencias Anexos Zafra, S. M. J., Cámara, E. M., Valdivia, M. T. M., & González, M. D. M. (2015). Tratamiento de la Negación en el Análisis de Opiniones en Espanol. Procesamiento del Lenguaje Natural, 54, Dodds, P. S., Clark, E. M., Desu, S., Frank, M. R., Reagan, A. J., Williams, J. R.,... & Danforth, C. M. (2014). Human language reveals a universal positivity bias. arxiv preprint arxiv: Narayanan, V., Arora, I., & Bhatia, A. (2013). Fast and accurate sentiment classification using an enhanced Naive Bayes model. In Intelligent Data Engineering and Automated Learning IDEAL 2013 (pp ). Springer Berlin Heidelberg. Cruz, F. L., Troyano, J. A., Enriquez, F., & Ortega, J. (2008). Clasificación de documentos basada en la opinión: experimentos con un corpus de crıticas de cine en español. Procesamiento de Lenguaje Natural, 41. Taboada, M., Brooke, J., Tofiloski, M., Voll, K., & Stede, M. (2011). Lexicon-based methods for sentiment analysis. Computational linguistics, 37(2), Figure 4 : Variaciones en el algoritmo de definición de alcance de la negación Villalba, Pérez, Villaseñor, Montes. (INAOE) Análisis de la Negación Agosto / 20 Villalba, Pérez, Villaseñor, Montes. (INAOE) Análisis de la Negación Agosto / 20