Ampliación de lexicones de opinión específicos de dominio usando representaciones continuas de palabras.

En este trabajo abordamos la ampliacion de lexicones de opinion especificos de dominio a partir de textos del dominio elegido. El metodo se basa en la construccion de clasificadores que catalogan las palabras de entrada como positivas, negativas o neutras, y en un criterio estricto de seleccion de las palabras que pretende garantizar la precision de las nuevas incorporaciones al lexicon. Se utilizan representaciones continuas de palabras (word embeddings) como espacio de caracteristicas de los clasificadores. Los resultados confirman que dichas representaciones contienen informacion relativa a la polaridad de las palabras, obteniendose una precision en la seleccion de los candidatos y en la estimacion de su polaridad de alrededor del 94% para los tres dominios analizados, con una cobertura en torno al 50% de las palabras de opinion contenidas en los textos de partida.