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José Manuel Perea Ortega 
, José Ángel Olivas Varela, Harold González Guerra, Alfredo J. Simón Cuevas
La detección de emociones es una tarea del análisis de sentimientos que trata la extracción y el análisis de las emociones en textos. Reconocer emociones implícitas es uno de los principales desafíos en enfoques basados en palabras claves o lexicones. Este trabajo presenta un enfoque híbrido de detección de emociones, que combina la selección de características relevantes de emoción basada en un lexicón, con un enfoque clásico de aprendizaje para determinar la emoción. El proceso de selección de características propuesto se centra en capturar el significado emocional del texto mediante el cálculo de la relación semántica entre su contenido y el vocabulario del lexicón, con el objetivo de incrementar el reconocimiento de emociones implícitas. La solución propuesta fue evaluada en la clasificación de emociones en tweets en español incluidos en el corpus AIT, con diferentes alternativas para computar la relación semántica y varios algoritmos de clasificación, obteniéndose resultados muy prometedores.
Emotion detection is a task of sentiment analysis that deals with the extraction and analysis of emotions in texts. Recognizing implicit emotions is one of the main challenges in keyword or lexicon-based approaches. This paper presents a hybrid emotion detection approach, which combines lexicon-based emotion-relevant feature selection with a classical learning-based approach to determine the emotion. The proposed feature selection process focuses on capturing the emotional meaning of the text by computing the semantic relationship between its content and the lexicon vocabulary, with the goal of increasing implicit emotion recognition. The proposed solution was evaluated on the classification of emotions in Spanish tweets included in the AIT corpus, with different alternatives to compute the semantic relation and several classification algorithms, obtaining very promising results.
