PDF
FLIP
Esta revista proporciona un acceso abierto inmediato a su contenido, basado en el principio de que ofrecer al público un acceso libre a las investigaciones ayuda a un mayor intercambio global de conocimiento.
Por tanto se acoge a la Licencia Creative Commons 4.0 Atribuciones Reconocimiento – NoComercial – CompartirIgual (by-nc-sa): No se permite un uso comercial de la obra original ni de las posibles obras derivadas, la distribución de las cuales se debe hacer con una licencia igual a la que regula la obra original.
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Cesión de Derechos:
UNIVERSIDAD DE SAN BUENAVENTURA, BOGOTÁ
AUTORIZACIÓN DEL AUTOR DE ESCRITOS ACADÉMICOS PARA SU REPRODUCCIÓN EN REVISTA INGENIUM
Yo______________________________________________________, Autorizo a la Universidad de San Buenaventura, Bogotá, para que en los términos establecidos en la Ley 23 de 1982, Ley 44 de 1993, Decisión Andina 351 de 1993, Decreto 460 de 1995 y demás normas generales sobre derechos de autor, reproduzcan por cualquier medio la totalidad de la ponencia, artículo, conferencia o escrito producto de mi actividad académica y titulado: __________________________________________________________________________________________________________________________________________________
La Universidad de San Buenaventura, Bogotá, hará uso estrictamente académico de este producto sin fines de lucro y asumirá los costos de la reproducción; los autores no solicitarán derechos patrimoniales a la Universidad por esta reproducción, renunciando a lo establecido en el artículo 72 de la ley 23 de 1982. Con todo, en mi condición de autor me reservo los derechos morales de la obra antes citada con arreglo al artículo 30 de la ley 23 de 1982. Como autor o autores, manifestamos que el escrito académico objeto de la presente autorización es original y la realizo sin violar o usurpar derechos de autor de terceros, por lo tanto la obra es de nuestra exclusiva autoría y poseemos la titularidad sobre la misma. En caso de presentarse cualquier reclamación o acción por parte de un tercero en cuanto a los derechos de autor sobre la obra en cuestión, el autor o autores, asumirán toda la responsabilidad, y saldrán en defensa de los derechos aquí autorizados; para todos los efectos la Universidad actúa como un tercero de buena fe.
En concordancia suscribo este documento en la Universidad de San Buenaventura, Bogotá, a los ________ días del mes de ____________________ de _________.
NOMBRE _______________________________________ FIRMA ________________________________________
DOC. IDENTIDAD__________________________________
Resumen
En este artículo se presentarán los resultados experimentales obtenidos de la aplicación
de un corpus de emociones a las técnicas del procesamiento de lenguaje natural.
Se implementó el corpus, de tal forma que al dividir las palabras del texto, cada una de
ellas fuera validada en el corpus y categorizada semánticamente, para después, determinar
la importancia y aparición de cada una en el texto; para poder determinar la emoción
y porcentaje asociado al texto ingresado. Finalmente, dependiendo de la emoción con
mayor porcentaje se selecciona una imagen precargada y se transforma aplicando los
colores relacionados a las emociones que aparecieron en el texto, de tal forma, que, si un
texto, depende solo de una emoción, la imagen final será unicolor, en caso contrario, se
mostrará más de un color en la imagen.
Referencias
[2] Ariza,G. (s.f.). EL RETRATO: TIPOS Y CARACTERÍSTICAS.3lentes.com.
[3] Bird, S., Loper, E. y Klein, E. (2009). Procesamiento del lenguaje natural con Python. O’Reilly Media Inc.
[4] Colombo, D. (s.f.). CONOCE LA RUEDA DE LAS EMOCIONES DE ROBERT PLUTCHIK, EXPLICADA POR DANIEL COLOMBO.
DanielColombo.com
[5] Cortez, A.Vega, H. y Pariona, J. (s.f.). Procesamiento de lenguaje natural. Universidad Ricardo Palma.
[6] DJ. (2018). A Practitioner’s Guide to Natural Language Processing (Part I) — Processing & Understanding Text. Towards
Data Science.
[7] Dubiau, L. (2013). Procesamiento de Lenguaje Natural en Sistemas de Análisis de Sentimientos. Universidad de Buenos Aires.
[8] [Expresiones faciales universales y emociones]. (s.f.). Emotion Research Lab.
[9] Ghazi, D., Inkpen D. y Szpakowicz S. (s.f.). Detecting Emotion Stimuli in Emotion-Bearing Sentences. University of Ottawa.
[10] Gil, S., & Le Bigot, L. (2015). Grounding context in face processing: color, emotion, and gender. Frontiers in psychology, 6,
322. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2015.00322
[11] [Goethe on the Psychology of Color and Emotion]. (s.f.). BrainPickings.
[12] Gutierrez, K. (2015). Improve Learner Engagement by Using Plutchik’s Wheel of Emotions. shiftelearning.com.
[13] Gutiérrez, R. (2016). Introducción al procesamiento de lenguaje natural. Universidad del valle.
[14] Gutiérrez, R. (2016). Normalización de textos y análisis morfológico. Universidad del valle.
[15] Inteligencia Artificial. (.s.f). Instituto Tecnológico de Nuevo Laredo.
[16] Jurafsky, D. y Martin, H. (2014). Regular Expressions, Text Normalization, Edit Distance. Speech and Language Processing.
[17] Karimova, H. (2020). The Emotion Wheel: What It Is and How to Use It.PositivePsichology.com.
[18] Martín, M. y Ruiz, R. (2013). Procesamiento del lenguaje natural. Universidad de Sevilla.
[19] Miller, M. (2017). La Rueda de Las Emociones de Plutchik. Six Seconds.
[20] Mohammad, M. (2016). The Sentiment and Emotion Lexicons. National Research Council Canada (NRC).
[21] Navarreta, C. (s.f.). Semantic Clustering of Adjectives and Verbs Based on Syntactic Patterns. Center for Language Technology.
[22] Nelson, J. (2018). A List Of Emotions And Facial Expressions. Thoughtcatalog.com
[23] Neviarouskaya, A. y Aono, M. (s.f.). Extracting Causes of Emotions from Text. Toyohashi University of Technology.
[24] NRC Emotional Lexicon. (s.f.). https://investigate.ai/upshot-trump-emolex/nrc- emotional-lexicon/
[25] Olson, R. (2018). Traveling salesman portrait in Python.Randal S.Olson.
[26] Perikos, I. y Hatzilygeroudis I. (s.f.). Recognizing Emotion Presence in Natural Language Sentences. University of Patras.
[27] Pestian, J., Matykiewicz, P. y Grupp-Phelan, J. (s.f.). Using Natural Language Processing to Classify Suicide Notes. Cincinnati
Children’s Hospital Medical Center.
[28] Pico, I. (s.f.). THE WHEEL OF EMOTIONS, BY ROBERT PLUTCHIK. https://psicopico.com/en/la- rueda-las-emocionesrobert-
plutchik/
[29] POS (Part-Of-Speech) Tagging & Chunking with NLTK. (s.f.). Guru99.
[30] Putting Some Emotion into Your Design – Plutchik’s Wheel of Emotions. (2020). Interaction Design Foundation.
[31] Rosas, V. Banea, C. y Mihalcea, R. (s.f.). Learning Sentiment Lexicons in Spanish. University of North Texas.
[32] Sarkar, D. (2018). Emotion and Sentiment Analysis: A Practitioner’s Guide to NLP.KD Nuggets.
[33] Soma, J. (2017). NRC Emotional Lexicon. jonathansoma.com/
[34] Strapparava, C. y Mihalcea, R. Learning to Identify Emotions in Text.
[35] Tokenize Words and Sentences with NLTK. (s.f.). Guru99.
[36] Universal Emotions. (2020). PaulEkmanGroup.
[37] Yi, J., Nasukawa, T., Bunescu, R. y Niblack, W. (s.f.). Sentiment Analyzer: Extracting Sentiments about a Given Topic using
Natural Language Processing Techniques.
Descargas
Citado por
