TASS: A Naive-Bayes strategy for sentiment analysis on Spanish tweets

En este artculo, se describe la estrategia que subyace al sistema presentado por nuestro grupo para la tarea de analisis de sentimiento en el TASS 2013. El sistema se basa principalmente en un clasicador Naive-Bayes orientado a la deteccion de la polaridad en tweets escritos en espa~nol. Los experimentos realizados han mostrado que los mejores resultados se han alcanzado utilizando clasicadores binarios que distinguen apenas entre dos categoras de polaridad: positivo y negativo. Para poder identicar mas niveles de subjetividad, hemos incorporado al sistema umbrales de separacion con los que distinguir valores de polaridad fuertes, medios y debiles o neutros. Ademas, para poder detectar si un tweet tiene o no tiene polaridad, el sistema incorpora tambien una regla basica basada en la busqueda de palabras con polaridad dentro del texto analizado. Los resultados de la evaluacion muestran valores razonablemente altos (cerca del 67% de precision) cuando el sistema se aplica para detectar cuatro categoras de sentimiento

Palabras clave: Analisis del sentimiento, Minera de opiniones, Clasicacion Naive Bayes, Twitter