1. Minado deOpiniones!#datafest!Lic. Ernesto Mislej!ernesto@7puentes.com - @fetnelio !Datafest La Nacin & Univ. Austral !Noviembre 2012 BA Argentina ! 7puentes.com!

2. Outline Intro & Background Modelo Formal Subtareas Recuperacin de Opiniones (Opinion Retrieval) Modelos de Anlisis de Sentimiento (Sentiment Analysis) Resumen (Summarization) Problemas y desafos Referencias 3. IntroEl objetivo del Minado de Opiniones - (OM) es recuperar yextraer la orientacin semntica de un conjunto de textos paraclasicarlos de acuerdo a ella como positivas o negativas.OM es una disciplina relativamente reciente que utiliza tcnicasde IR, AI, ML y NLP para recuperar textos de opinin e inducirla orientacin/polaridad semntica; ms informalmente, extraeropiniones y sentimientos de textos.Incluye subtareas como: Recuperacin de Opiniones (Opinion Retrieval) Modelos de Anlisis de Sentimiento (Sentiment Analysis) Resumen (Summarization) 4. Social media La social media es una gran espacio donde se comparten opiniones y experiencias de consumidores. Las opiniones pueden ser sobre un producto como un telfono celular o una pelcula; un evento, como un festival de msica; o una persona como un candidato poltico. Los textos son: datos poco-estructurados, pueden estar mal formados, ajustado a las condiciones del medio (140 caracteres), errores de ortografa, lenguajes particulares, emoticons, multi-lang, y muchos problemas ms tratados por tcnicas de Procesamiento de Lenguaje Natural. 5. Opinion Mining is Big Business !"#$%()*+,*-.%,,#%/01*234!"#$#%$$#$()&*#(&*+)#$,)) Alguien que quiere comprar una! -%.,%$,&/0%&/1$2)&2%&3+4&1&51.,61 cmara ! 7%%8)&9%6&5%..,$2)&1$:&6,;#,/) Busca comentarios y reviews.!-%.,%$,&/0%&6#2,)&13%+2&20,#6&,?",6#,$5, Fantico vs. contra-fantico.!=1.,61&1$+9152+6,6 Fabricante ! @,2)&9,,:3158&96%.&5+)2%.,6 Obtiene feedback de los ! A."6%;,&20,#6&"6%:+52) consumidores. ! B: