La precisión en la analítica de texto crece a medida que sumamos recursos. Se incrementa igualmente el valor de lo que recogemos. Veamos cómo todo esto se parece a una de esas tartas de boda con varios niveles.
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Introducción al análisis de sentimientos (minería de opiniones)
En la última década, el análisis de sentimientos (SA, sentiment analysis), también conocido como minería de opiniones (opinion mining), ha despertado un creciente interés. Resulta un gran reto para las tecnologías del lenguaje, ya que obtener buenos resultados es mucho más difícil de lo que muchos creen. La tarea de clasificar automáticamente un texto escrito en un lenguaje natural en un sentimiento positivo o negativo, opinión o subjetividad (Pang and Lee, 2008), es a veces tan complicada que incluso es difícil poner de acuerdo a diferentes anotadores humanos sobre la clasificación a asignar a un texto dado. La interpretación personal de un individuo es diferente de la de los demás, y además se ve afectada por factores culturales y experiencias propias de cada persona. Y la tarea es aún más difícil cuanto más corto sea el texto, y peor escrito esté, como es el caso de los mensajes en redes sociales como Twitter o Facebook.
