Análisis de dependencias para la marcación de cuentos con emociones

Resumen

Este artículo muestra un método para la marcación automática de emociones (EmoTag) en textos en lengua inglesa, prestando especial atención a la utilización de un analizador de dependencias (MINIPAR) para la localización de las palabras implicadas en las negaciones. De entre los múltiples métodos existentes para representar las emociones EmoTag emplea las dimensiones emocionales (activación, evaluación y control). El primer paso para desarrollar EmoTag fue la anotación de un corpus de cuentos por parte de varios evaluadores. Los resultados del procesamiento de este corpus conforman lo que hemos denominado List of Emotional Words (LEW) que no es más que una base de datos de palabras con las emociones asociadas a ellas en terminos de dimensiones emocionales. A continuación, creamos un algoritmo para el marcado automático de textos con emociones empleando distintas bases de conocimiento: LEW, ANEW y WordNet. Por último, el algoritmo de marcado ha sido evaluado sobre alguno de los textos que se emplearon en la creación de la lista LEW y sobre textos nuevos. Los resultados serán comentados al final del artículo basandonos fundamentalmente en dos aspectos: corrección y cobertura del algoritmo propuesto y técnicas y soluciones que emplearemos para mejorar los resultados.