Glosario IA
El diccionario completo de la Inteligencia Artificial
Análisis de Sentimiento Basado en Aspectos (ABSA)
Una tarea de PLN que tiene como objetivo identificar los aspectos específicos de una entidad y determinar el sentimiento (positivo, negativo, neutro) expresado hacia cada uno de esos aspectos.
Categoría de Aspecto
Una clasificación predefinida de los aspectos en grupos semánticos (ej: 'SERVICIO', 'AMBIENTE', 'COMIDA' para un restaurante) para estructurar el análisis.
Término de Aspecto
La palabra o frase explícita en el texto que se refiere a un aspecto específico (ej: 'la pizza', 'el servicio', 'el tiempo de entrega').
Polaridad de Sentimiento
La clasificación del sentimiento asociado a un aspecto en categorías discretas, típicamente positiva, negativa o neutra.
Detección de Objetivo de Opinión
La tarea de vincular una expresión de opinión o sentimiento al aspecto específico (el objetivo) al que se refiere en el texto.
Analizador de Dependencias
Una herramienta de PLN utilizada para construir el árbol sintáctico de una oración, permitiendo conectar las palabras descriptivas (adjetivos) con sus respectivos sustantivos (aspectos).
Aprendizaje Supervisado para ABSA
El uso de modelos de aprendizaje automático entrenados en corpus anotados manualmente para predecir los aspectos y las polaridades de sentimiento.
Aprendizaje Débilmente Supervisado
Métodos que utilizan etiquetas parciales, ruidosas o heurísticas para entrenar modelos ABSA sin requerir una anotación manual completa y costosa.
Modelos de Secuencia a Secuencia (Seq2Seq)
Una arquitectura de redes neuronales, a menudo basada en LSTM o Transformers, utilizada para generar pares aspecto-sentimiento estructurados a partir de un texto de entrada.
Redes Neuronales Convolucionales (CNN) para ABSA
La aplicación de CNN para extraer características locales (n-gramas) en el texto, eficaces para capturar relaciones entre palabras cercanas como un adjetivo y su sustantivo.
BERT para ABSA
La adaptación del modelo de lenguaje preentrenado BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) para tareas de ABSA, a menudo añadiendo una cabeza de clasificación específica.
Análisis de Sentimiento Implícito
La detección de sentimientos que no se expresan mediante palabras de polaridad explícita sino inferidos del contexto (ej: 'No pude comer mi sopa, estaba fría' implica un sentimiento negativo sobre el aspecto 'temperatura').
Corpus Anotado para ABSA
Un conjunto de datos textuales donde los aspectos, términos de aspecto y polaridades de sentimiento han sido etiquetados manualmente, sirviendo como referencia para entrenar y evaluar modelos.
Evaluación con Puntuación F1
Una métrica de evaluación común para ABSA, que calcula la media armónica de precisión y recall, midiendo la capacidad del modelo para identificar correctamente pares aspecto-sentimiento.
Detección de Aspectos Implícitos
La identificación de aspectos que no se nombran directamente sino que se insinúan por el contexto (ej: 'Esperé 30 minutos' implica el aspecto 'tiempo de espera').
Análisis de Sentimiento a Nivel de Frase vs. de Aspecto
La distinción entre la clasificación del sentimiento global de una frase y el análisis granular de ABSA, que puede revelar sentimientos contradictorios dentro de la misma frase.
Tarea Cuádruple en ABSA
Una formulación avanzada de ABSA que tiene como objetivo identificar simultáneamente el portador de la opinión, la categoría del aspecto, el término del aspecto y la polaridad del sentimiento en un texto.