Análisis automático de sentimientos de mensajes escritos en idioma castellano utilizando lógica difusa

Abstract

La comprensión de los sentimientos en los mensajes de texto mediante algoritmos computacionales es de vital importancia para controlar las comunicaciones a través de las diferentes redes sociales, por lo que han surgido varias propuestas que procesan las palabras y son clasificadas. Sin embargo, estas clasificaciones no consideran el significado del lenguaje de acuerdo a los entornos sociales, ya que algunas palabras pueden tener significados buenos en unos entornos y muy malos en otros entornos. En el presente trabajo de investigación se propone un método para representar el significado de las palabras de acuerdo a los entornos poblacionales donde se usan, utilizando lógica difusa e inferir el significado de los mensajes de texto mediante reglas de inferencia IF – THEN utilizando la representación de las palabras con variables lingüísticas. El significado de las palabras se representa con una variable lingüística que contiene los conceptos de extra bueno, muy bueno, bueno, normal, malo, muy malo y extra malo, definiendo rangos numéricos para cada concepto y aplicando encuestas para que las personas califiquen las palabras del idioma, y con los valores obtenidos se define el sentido de cada palabra que evaluados mediante reglas IF - THEN se puede inferir el sentimiento del mensaje de texto. Se obtuvieron resultados mediante la implementación de un prototipo de software que utilizando el valor obtenido para cada palabra mediante las encuestas determina el sentido de la palabra, y evaluando un conjunto de palabras mediante reglas IF THEN permitieron probar la propuesta aplicado para un numero restringido de palabras de los mensajes de texto. Con los resultados obtenidos se concluye que la propuesta que utiliza lógica difusa para representar el sentimiento de las palabras y la inferencia mediante las reglas IF – THEN resuelven el problema de determinación del sentimiento de los mensajes de texto.