Resumo

GUPTA, Narendra K.. Extracción de frases que describan problemas con productos y servicios de mensajes Twitter. Comp. y Sist. [online]. 2013, vol.17, n.2, pp.197-206. ISSN 2007-9737.

Medios sociales de comunicación contienen muchos tipos de información útil para las empresas. En este artículo se considera un enfoque orientado al método de "desencadenante-objetivo" para extraer descripciones de problemas de los datos de Twitter. Es importante mencionar que las descripciones de problemas son declaraciones de hechos a diferencia de opiniones subjetivos acerca de productos/servicios. En primer lugar se identifican los tweets de problema, es decir los tweets que contienen descripciones de problemas. En el enfoque propuesto tales descripciones se extraen como una combinación de frases de desencadenante y objetivo. Desencadenantes son en su mayoría frases verbales independientes del dominio y se identifican mediante patrones léxicos y sintácticos creados manualmente. Por otro lado, objetivos son frases nominales específicas del dominio particular y sintácticamente relacionadas con las desencadenantes. Se ataca el problema de encontrar la frase objetivo correspondiente a la frase desencadenante dada como un problema de ranking y se presentan los resultados de experimentos con clasificadores de máxima entropía y perceptrones de votación. El rendimiento de ambos enfoques es mejor que el del enfoque basado en reglas reportado anteriormente.

Palavras-chave : Medios sociales de comunicación; extracción de información; clasificación de textos.

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