Autores
Castro Sánchez Noé Alejandro
Sidorov Grigori
Título Detección de subjetividad en noticias en línea publicadas en español utilizando clasificadores probabilísticos
Tipo Revista
Sub-tipo Memoria
Descripción Research in Computing Science
Resumen Los textos periodísticos pueden clasificarse dentro del llamado género informativo si su contenido se orienta a la objetividad (descripción de los hechos ocurridos), o en el género de opinión, si incluye elementos subjetivos (como el punto de vista o ideología del autor de la nota). Uno de los problemas que se presenta en la redacción de noticias es que en las notas de tipo informativo se llegan a incorporar elementos subjetivos sin previa advertencia al lector. En este artículo se presenta un método para la detección automática de subjetividad en oraciones de noticias escritas en español. Se generó un corpus a partir de noticias publicadas en internet, las cuales contienen 8,108 oraciones que se clasificaron manualmente como objetivas (3,648) y subjetivas (4,460). Los mejores resultados obtenidos a partir de experimentos con diversos clasificadores automáticos arrojan un 76.3% de precisión, utilizando el clasificador Bayes Net.
Observaciones
Lugar Distrito Federal
País Mexico
No. de páginas 99-111
Vol. / Cap. vol. 95
Inicio 2015-05-01
Fin
ISBN/ISSN