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

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

    • 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
    • ¿Por qué la semántica?Quiénes somos y qué hacemosNaturalOpinions - Análisis semántico de opinionesEjemplos de uso de NaturalOpinions
    • Pero no están diseñadas para entender texto
    • Pero no están diseñadas para entender texto Políticos de Sudán Los políticos no sudan
    • Pero no están diseñadas para entender texto“los políticos no sudan…”
    • Esto nos afecta a muchas actividades productivas Todas las que usan información no estructurada
    • ¿Por qué la semántica?Quiénes somos y qué hacemosNaturalOpinions- Análisis semántico de opinionesEjemplos de uso de NaturalOpinions
    • 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...
    • 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
    • ¿Por qué la semántica?Quiénes somos y qué hacemosNaturalOpinions- Análisis semántico de opinionesEjemplos de uso de NaturalOpinions
    • Crawling Análisis Semántico Presentación de Resultados NaturalOpinions Análisis semántico automatizado deINTERNET internet y redes sociales Seguimiento de Seguimiento de Presencia Opiniones
    • “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…”
    • 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
    • ¿Por qué la semántica?Quiénes somos y qué hacemosNaturalOpinions- Análisis semántico de opinionesEjemplos de uso de NaturalOpinions
    • 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
    • Cuota de críticas = Cuota de Mercado
    • Cuota de críticas = Cuota de Mercado
    • ¿A los clientes no les preocupa la calidad?
    • Opiniones Negativas > Opiniones Positivas
    • 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
    • Entre las marcasmás mencionadasen español, noexiste ningunamarca nacionalentre las 20primeras…
    • Hardware Software Consumo
    • Entre las personasmás mencionadasen español,lideran el rankinglos americanos
    • Política Deportes
    • 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.