Análisis de la contribución de los fonemas a la predicción de la valencia emocional en tweets en español e inglés

Bernal Rojas, Gabriel Alejandro

Análisis de la contribución de los fonemas a la predicción de la valencia emocional en tweets en español e inglés

dc.contributor.advisor	Alvarado Valencia, Jorge Andrés
dc.contributor.author	Bernal Rojas, Gabriel Alejandro
dc.date.accessioned	2020-09-17T21:13:54Z
dc.date.available	2020-09-17T21:13:54Z
dc.date.created	2020
dc.description.abstract	Aunque tradicionalmente se ha asumido que el sonido de las palabras y su significado se relacionan de forma arbitraria, distintos hallazgos empíricos respaldan la hipótesis de que las unidades fonológicas básicas del lenguaje guardan una relación sistemática con aspectos semánticos, incluyendo la connotación afectiva y actitudinal de las palabras (Adelman, Estes, & Cossu, 2018; Aryani, Conrad, Schmidtke, & Jacobs, 2018; Dingemanse, Blasi, Lupyan, Christiansen, & Monaghan, 2015; Monaghan, Shillcock, Christiansen, & Kirby, 2014; Schmidtke, Conrad, & Jacobs, 2014). A partir de estas premisas, se buscó identificar si las unidades fonológicas del español y el inglés contribuyen a la predicción de la valencia emocional en un corpus de tweets. Para esto, se entrenó un conjunto de modelos de regresión lineal múltiple, cuyo desempeño fue evaluado a partir de la correlación y los indicadores de error calculados partir de las valencias predichas y las observadas en los datasets de prueba proporcionados por el concurso SemEval-2018 (Mohammad, Bravo-Márquez, Salameh, & Kiritchenko, 2018). Se encontró que la adición de los recursos fonológicos a un conjunto de predictores léxicos (Bag of Words de los Tweets, normalizada con el método TF-IDF) tiene un efecto reducido pero consistente sobre las métricas globales de ajuste, y en ambos idiomas permite discriminar con mayor precisión las valencias observadas cercanas a los valores medios, así como las valencias inferiores asociadas a contenidos afectivos negativos.	spa
dc.description.degreelevel	Maestría	spa
dc.description.degreename	Magíster en Analítica para la Inteligencia de Negocios	spa
dc.format	PDF	spa
dc.format.mimetype	application/pdf	spa
dc.identifier.doi	https://doi.org/10.11144/Javeriana.10554.51095
dc.identifier.instname	instname:Pontificia Universidad Javeriana	spa
dc.identifier.reponame	reponame:Repositorio Institucional - Pontificia Universidad Javeriana	spa
dc.identifier.repourl	repourl:https://repository.javeriana.edu.co	spa
dc.identifier.uri	http://hdl.handle.net/10554/51095
dc.language.iso	spa	spa
dc.publisher	Pontificia Universidad Javeriana	spa
dc.publisher.faculty	Facultad de Ingeniería	spa
dc.publisher.faculty	Facultad de Ciencias Económicas y Administrativas	spa
dc.publisher.program	Maestría en Analítica para la Inteligencia de Negocios	spa
dc.rights.accessrights	info:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.coar	http://purl.org/coar/access_right/c_abf2	spa
dc.rights.licence	Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional	*
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dc.rights.uri	http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/	*
dc.subject	Arbitrariedad del signo lingüístico	spa
dc.subject	Simbolismo de los sonidos	spa
dc.subject	Fonemas	spa
dc.subject	Procesamiento del lenguaje natural	spa
dc.subject	Análisis de sentimiento	spa
dc.subject.armarc	Maestría en analítica para la inteligencia de negocios - Tesis y disertaciones académicas	spa
dc.subject.armarc	Lenguaje natural (Informática)	spa
dc.subject.armarc	Simbolismo	spa
dc.subject.keyword	Arbitrariness of linguistic sign	spa
dc.subject.keyword	Sound symbolism	spa
dc.subject.keyword	Phonemes	spa
dc.subject.keyword	Natural language processing	spa
dc.subject.keyword	Sentiment analysis	spa
dc.title	Análisis de la contribución de los fonemas a la predicción de la valencia emocional en tweets en español e inglés	spa
dc.type.coar	http://purl.org/coar/resource_type/c_bdcc	spa
dc.type.driver	info:eu-repo/semantics/masterThesis
dc.type.hasversion	http://purl.org/coar/version/c_ab4af688f83e57aa
dc.type.local	Tesis/Trabajo de grado - Monografía - Maestría	spa