A Spanish dataset for Targeted Sentiment Analysis of political headlines

  • Juan Manuel Pérez Instituto de Ciencias de la Computación, CONICET, UBA
  • Emilio Recart Zapata nstituto de Fisiología, Biología Molecular y Neurociencia, CONICET, UBA - Facultad de Psicología, UBA
  • Tomás Alves Salgueiro Instituto de Fisiología, Biología Molecular y Neurociencia, CONICET, UBA
  • Damián Furman Instituto de Ciencias de la Computación, CONICET, UBA
  • Pablo Nicolás Fernández Larrosa Instituto de Fisiología, Biología Molecular y Neurociencia, CONICET, UBA

Resumen

Los textos subjetivos han sido ampliamente estudiados debido a su potencial para influir en los comportamientos de la población. Si bien la mayoría de las investigaciones se han centrado en los textos generados por los usuarios en las redes sociales, otros tipo de textos ―como los titulares de noticias que expresan opiniones sobre ciertos temas― también pueden influir en los criterios de juicio durante las decisiones políticas. En este artículo abordamos la tarea de Análisis de sentimiento dirigido (Targeted Sentiment Analysis) sobre titulares de noticias relacionados con las elecciones presidenciales de Argentina de 2019, publicados por los principales medios de comunicación. Para facilitar la investigación en esta área, presentamos un conjunto de datos de polaridad de 1976 titulares que mencionan candidatos de esta elección. Nuestros experimentos con algoritmos del estado del arte basados en modelos de lenguaje muestran la utilidad de la información del objetivo para esta tarea. Publicamos nuestros datos y modelos de clasificación para facilitar la investigación futura.

Publicado
2023-05-03
Cómo citar
Pérez, J. M., Recart Zapata, E., Alves Salgueiro, T., Furman, D., & Fernández Larrosa, P. (2023). A Spanish dataset for Targeted Sentiment Analysis of political headlines. Electronic Journal of SADIO (EJS), 22(1), 53-66. Recuperado a partir de https://publicaciones.sadio.org.ar/index.php/EJS/article/view/467

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