Título:	Análisis De Sentimientos: Detección de Sarcasmo en Español a Través de Emoticones en Twitter
Autor(es):	Fallaice, Caleb Britos, Paola Verónica Pollo Cattaneo, María Florencia
Fecha de publicación:	nov-2020
Revista:	XI Congreso Internacional sobre Aplicación de Tecnologías de la Información y Comunicaciones Avanzadas (ATICA 2020) y VII Conferencia Internacional sobre Aplicación de Tecnologías de la Información y Comunicaciones para mejorar la Accesibilidad (ATICAcces 2020)
Resumen:	La información producida por personas, el tipo de contenido expresado en textos, se pueden categorizar en dos grandes grupos: hechos y opiniones. Los hechos son definidos como expresiones objetivas sobre entidades, eventos y sus propiedades, mientras que las opiniones tratan sobre la subjetividad en forma de sentimientos, sensaciones y juicios de valor. Los últimos años han sido testigos de un rápido crecimiento de las plataformas de medios sociales, como Twitter, donde millones de personas comparten sus pensamientos y opiniones sobre varios temas, con el crecimiento explosivo del contenido generado por los usuarios en la Web en los últimos años, el mundo se ha transformado. En este trabajo se presenta una revisión del estado del arte sobre el análisis de sentimientos para la detección de lenguaje figurativo y como los emoticones pueden afectar el análisis de la polaridad de un conjunto de datos extraídos de Twitter.
URI:	http://rid.unrn.edu.ar/handle/20.500.12049/9102
Otros enlaces:	https://atica.web.uah.es/documentos/LibroActasATICA2020.pdf
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