FICOD 2011 - T1G: Análisis semántico de opiniones: luces y sombras

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El análisis automatizado de opiniones es una actividad en auge desde la generalización de las redes sociales en internet. Valorar si una mención tiene un carácter positivo, negativo o neutro es una …

El análisis automatizado de opiniones es una actividad en auge desde la generalización de las redes sociales en internet. Valorar si una mención tiene un carácter positivo, negativo o neutro es una tarea que hasta ahora sólo se ha realizado eficazmente por personas. Cada vez aparecen más herramientas semánticas que ofrecen automatizar esta tarea. Pero trasladar a una máquina los métodos, criterios e intuiciones que emplea una persona para valorar una opinión es algo complejo. Bitext quiere mostrar en este taller qué se puede hacer ya en esta tarea, qué herramientas pueden emplearse, y qué dificultades se van a encontrar en el camino (algunas ya solucionables y otras que por el momento aún hay que dejar a la supervisión de una persona).

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  • 1. Análisis Semántico Automatizado de Internet y Redes Sociales Bitext - The Bits and Text Company Soluciones semánticas para redes sociales, buscadores y másAntonio S. ValderrábanosBitext - The Bits and Text Company+34 911461672info@bitext.comhttp://www.bitext.com
  • 2. ¿Por qué la semántica?Quiénes somos y qué hacemosNaturalOpinions - Análisis semántico de opinionesEjemplos de uso de NaturalOpinions
  • 3. Pero no están diseñadas para entender texto
  • 4. Pero no están diseñadas para entender texto Políticos de Sudán Los políticos no sudan
  • 5. Pero no están diseñadas para entender texto“los políticos no sudan…”
  • 6. Esto nos afecta a muchas actividades productivas Todas las que usan información no estructurada
  • 7. ¿Por qué la semántica?Quiénes somos y qué hacemosNaturalOpinions- Análisis semántico de opinionesEjemplos de uso de NaturalOpinions
  • 8. BITEXT es una compañía fundada en 2008 por expertos entecnología lingüística con experiencia en el mercado desde1998 • Lingüistas (IBM, WordPerfect, Novell) • Informáticos (Atos, Carnegie Mellon)Con el objetivo de proporcionar tecnología semántica acualquier aplicación de negocio • Buscadores, gestores documentales • Asistentes virtuales • Bases de datos • Inteligencia de negocio, de cliente • Análisis de reputación y de opinión...
  • 9. Consultoría lingüística: monetización de información no estructurada con valor de negocio Acceso a la Consultoría informaciónDesarrollo de soluciones en el ámbitodel lenguaje natural para: Acceso a la información NaturalFinder – Semántica para buscadores Extracción de información Extracción de información NaturalOpinions – Semántica para redes sociales
  • 10. ¿Por qué la semántica?Quiénes somos y qué hacemosNaturalOpinions- Análisis semántico de opinionesEjemplos de uso de NaturalOpinions
  • 11. Crawling Análisis Semántico Presentación de Resultados NaturalOpinions Análisis semántico automatizado deINTERNET internet y redes sociales Seguimiento de Seguimiento de Presencia Opiniones
  • 12. “NaturalOpinions es el motor semántico deBitext para análisis de redes sociales einternet”“NaturalOpinions se integra con cualquierherramienta de análisis de presencia yreputación de marcas, personas,instituciones, temas…”
  • 13. Tweet_Completo:”@twistx77 en iphone lasnotificaciones no funcionan muy bien en gtalk”Texto_Opinión: “no funcionan muy bien”Marca: “iPhone”Tema: “las notificaciones”Categoría: ServicioPolaridad: Negativa
  • 14. ¿Por qué la semántica?Quiénes somos y qué hacemosNaturalOpinions- Análisis semántico de opinionesEjemplos de uso de NaturalOpinions
  • 15. Fuente: TwitterPeriodo: 1 mes (12 Octubre a 11 de noviembre)Tweets totales: 65 millonesTweets en español: 6,7 millonesObjeto de estudio • Marcas : 11 • Conceptos : 2,5 millones • Opiniones: 600.000
  • 16. Cuota de críticas = Cuota de Mercado
  • 17. Cuota de críticas = Cuota de Mercado
  • 18. ¿A los clientes no les preocupa la calidad?
  • 19. Opiniones Negativas > Opiniones Positivas
  • 20. Fuente: TwitterPeriodo: 3 meses (12 agosto a 11 de noviembre)Tweets totales: 195 millonesTweets en español: 20 millonesObjeto de estudio • Personas: 1.000-1.200 • Marcas : 500-600
  • 21. Entre las marcasmás mencionadasen español, noexiste ningunamarca nacionalentre las 20primeras…
  • 22. Hardware Software Consumo
  • 23. Entre las personasmás mencionadasen español,lideran el rankinglos americanos
  • 24. Política Deportes
  • 25. Gracias Antonio S. Valderrábanos Director General y Fundador Bitext - The Bits and Text Company Edificio Prisma, 1, 1 Calle Cólquide 6 28230 Las Rozas, Madrid Tel: +34 91 146 1672 info@bitext.com http://www.bitext.com © Copyright 2011 Bitext Innovations, S. L. Todos los derechos reservados.