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Antonio Moreno Ortiz 
, Chantal Pérez Hernández
Los enfoques al análisis de sentimiento basados en lexicones difieren de los más usuales enfoques basados en aprendizaje de máquina en que se basan exclusivamente en recursos que almacenan la polaridad de las unidades léxicas, que podrán así ser identificadas en los textos y asignárseles una etiqueta de polaridad mediante la cual se realiza un cálculo que arroja una puntuación global del texto analizado. Estos sistemas han demostrado un rendimiento similar a los sistemas estadísticos, con la ventaja de no requerir un conjunto de datos de entrenamiento. Sin embargo, pueden no resultar ser óptimos cuando los textos de análisis son extremadamente cortos, tales como los generados en algunas redes sociales, como Twitter. En este trabajo llevamos a cabo tal evaluación de rendimiento con la herramienta Sentitext, un sistema de análisis de sentimiento del español.
Lexicon-Based approaches to Sentiment Analysis (SA) differ from the more common machine-learning based approaches in that the former rely solely on previously generated lexical resources that store polarity information for lexical items, which are then identified in the texts, assigned a polarity tag, and finally weighed, to come up with an overall score for the text. Such SA systems have been proved to perform on par with supervised, statistical systems, with the added benefit of not requiring a training set. However, it remains to be seen whether such lexically-motivated systems can cope equally well with extremely short texts, as generated on social networking sites, such as Twitter. In this paper we perform such an evaluation using Sentitext, a lexicon-based SA tool for Spanish.
