Selección de Características para Análisis de Sentimientos Basado en Computación Evolutiva: Resultados Preliminares

Resumen

En soluciones recientes para el análisis de sentimientos automatizado se han utilizado diversas herramientas para extraer características de un texto que van desde la representación de cada palabra hasta características que combinan información semántica y léxica del texto. Sin embargo, es técnicamente imposible para un clasificador automatizado hacer diferencia entre aquellas características que otorgan información sobre la polaridad del texto y aquellas que no, para lo cual se han diseñado diferentes métodos para realizar selección de características utilizando información estadística. Puesto que la mayoría de estos métodos son el tipo voraz, en muchas ocasiones fallan en eliminar características ruidosas y descartan otras que pueden servir para la clasificación, por esto se han diseñado métodos alternativos que optimicen la tarea de selección, En este trabajo se propone la implementación de un algoritmo basado en Evolución Diferencial, experimentos preliminares muestran que los resultados son competitivos con otras propuestas del estado del arte.