Detección de seriedad en las opiniones de usuarios en español

Abstract

En la actualidad las aplicaciones de aprendizaje automático han dado solución a diferentes problemáticas y ha sido un tema abierto de trabajo y de nuevas investigaciones. Uno de los grandes desafíos que aún no da resultados concretos son las investigaciones desarrolladas en torno a la detección de ironía y/o sarcasmo, dado que a menudo las sociedad se expresa de esta manera ya sea en redes sociales o en la vida cotidiana. Un problema aún mayor es la detección de seriedad, la cual abarca el tema de la detección de ironía y/o sarcasmo. Resulta de suma relevancia poder detectar seriedad en comentarios, publicaciones, foros de investigación, etc. ya que la poca seriedad se puede decir que no inspira confianza y que genera escasa credibilidad.

Por lo cual en el siguiente trabajo se propone un modelo de detección de seriedad para comentarios en español usando técnicas de aprendizaje automático, la cual detectaría comentarios con ironía y/o sarcasmo, bromas y exceso de garabatos.

El proyecto se basa en primer lugar en la recolección de datos desde twitter de alguna temática de índole serio, la cual es la base para la construcción de un corpus de comentarios para la creación del modelo, el siguiente paso consta en una limpieza y etiquetado de los comentarios para identificar los serios y no serios, seguidamente se construye el corpus de comentarios agregando o eliminando ciertas características que mejoren la creación del modelo, finalmente se realizan pruebas utilizando los diferentes corpus de comentarios y utilizando diferentes algoritmos de aprendizaje automático para encontrar los mejores rendimientos de predicción junto con un software como prototipo para la predicción de comentarios ingresados por teclado.