Aprendizaje profundo para la extracción de aspectos en opiniones textuales

Dionis López Ramos, Leticia Arco García

Resumen


La extracción de aspectos en opiniones textuales es una tarea muy importante dentro del análisis de sentimientos o minería de opiniones, que permite lograr mayor exactitud al analizar la información y contribuir a la toma de decisiones. El aprendizaje profundo agrupa varios algoritmos o estrategias que han obtenido resultados relevantes en diversas tareas del procesamiento del lenguaje natural. Existen varios artículos de revisión sobre el análisis de sentimientos que abordan el aprendizaje profundo como una de las técnicas existentes para la extracción de aspectos; sin embargo, no existen artículos de revisión que se dediquen exclusivamente al empleo del aprendizaje profundo en el análisis de sentimiento. El objetivo de este artículo de revisión consiste en ofrecer un análisis crítico y comparativo de las principales propuestas y trabajos de revisión que emplean estrategias de aprendizaje profundo para la extracción de aspectos, profundizando en la forma de representación, modelos, resultados y conjuntos de datos empleados en esta tarea. En esta propuesta se hace el análisis de 53 artículos publicados durante el período 2011 a 2018 resaltando sus principales aciertos, fisuras, y retos de investigación. Finalmente, proponemos algunas direcciones de investigación futuras.


Palabras clave


Minería de Opiniones; Extracción de Aspectos; Aprendizaje Profundo; Procesamiento de Lenguaje Natural

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