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En este trabajo práctico implementaremos modelos de análisis de sentimientos y haremos algunos experimentos con ellos.

• Repositorio: https://github.com/PLN-FaMAF/PLN-UBA2018.
• Fecha de entrega: 6/03 a las 23:59.

El código base para el proyecto se encuentra en el repositorio de la materia. La entrega del proyecto es a través de github. Por lo tanto, deben hacer un “fork” del repositorio dentro de sus cuentas de github.

Además del código fuente, deben elaborar un README con una breve explicación de lo que hicieron en cada ejercicio. El README puede estar en texto plano (txt), markdown (md) o restrucured text (rst), y debe estar incluído dentro de la carpeta tagging.

Criterios de Evaluación:

• Estilo de codificación (chequeado con flake8 y a ojo).
• Diseño del código: uso de clases, herencia, etc.
• Uso y aprobación de tests (provistos y definidos por uds.).
• Uso apropiado de git (commits granulares, logs informativos).
• Resultados.
• README.

El corpus InterTASS se compone de un conjunto de tweets en español, cada uno anotado con su polaridad general. Los valores posibles para la polaridad son los siguientes:

• P: Polaridad positiva.
• N: Polaridad negativa.
• NEU: Polaridad neutra.
• NONE: Sin polaridad.

Puede encontrar una descripción más detallada del significado de cada etiqueta en este documento.

Programar un script stats.py que muestre las siguientes estadísticas básicas de la sección de entrenamiento del corpus InterTASS, y por separado para la sección de entrenamiento del corpus GeneralTASS:

• Cantidad total de tweets.
• Cantidad de tweets por cada valor de polaridad (P, N, NEG y NONE).

Documentación:

• TASS Workshop 2017
• Etiquetado de polaridad
• Jupyter notebook: Análisis de Sentimiento

Implementar, en el clasificador de sentimientos, cuatro de las seis posibles mejoras descriptas en las siguientes subsecciones. Para cada mejora, reportar:

• Curvas de aprendizaje para los tres clasificadores (mnb, maxent y svm). Usar el script curve.py.
• Resultado de la evaluación sobre el corpus de development de InterTASS. Usar el script eval.py.

Para una sola de las mejoras, usando maxent, reportar además:

• Features más relevantes para cada sentimiento. Usar print_maxent_features del módulo sentiment.analysis.
• Tweet de ejemplo, con todos los features que intervienen y sus respectivos pesos para cada clase. Usar pprint_feature_weights_for_item del módulo sentiment.analysis.

El tokenizer por defecto del CountVectorizer filtra toda la puntuación y los emojis. Sin embargo los emojis y algunas puntuaciones son indicadoras de sentimiento (e.g. “!” y “?”). Cambiar el tokenizer por uno que no elimine emojis y puntuación. Una opción posible es el tokenizador de NLTK.

Modificar la configuración del CountVectorizer para que ignore las repeticiones de palabras.

Preprocesar los textos de los tweets de la siguiente manera:

• Eliminar menciones de usuarios.
• Eliminar URLs.
• Contraer repeticiones de 3 o más vocales.

Modificar el CountVectorizer para que ignore stopwords del castellano (palabras sin carga semántica como artículos, preposiciones, etc.). Una posible fuente de stopwords es NLTK.

Modificar el tokenizador del CountVectorizer para que además haga stemming o lematización de las palabras. Una posibilidad es usar el Snowball stemmer que viene con NLTK.

• http://scikit-learn.org/stable/modules/feature_extraction.html#customizing-the-vectorizer-classes
• http://www.nltk.org/api/nltk.stem.html#module-nltk.stem.snowball

Modificar el tokenizador del CountVectorizer para que además maneje negaciones. Al encontrar una negación ('no', 'tampoco', etc.), deben modificarse todas las palabras hasta el siguiente signo de puntuación, agregándoles el prefijo NOT_.

Ejemplo:

este verano tampoco ha llegado a hacer calor, sobre todo si lo comparamos con el pasado

debe ser reemplazado por:

este verano tampoco NOT_ha NOT_llegado NOT_hacer NOT_calor , sobre todo si lo comparamos con el pasado

• Seleccionar, del ejercicio anterior, el clasificador que haya dado mejores resultados.
• Calcular y reportar los resultados de la evaluación con el corpus de test final de InterTASS. Usar el script eval.py con la opción -f.

• Obtener o elaborar un lexicón de palabras con polaridad positiva y negativa del castellano.
• Programar dos features que calculen la cantidad de ocurrencias de palabras positivas y negativas en cada tweet.
• Agregar estos nuevos features al pipeline (se puede usar FeatureUnion).
• Entrenar, evaluar y analizar los resultados.

Documentación:

• Posibles fuentes de lexicones:
  • Spanish DAL: Diccionario de Afectos en Español (Agustín Gravano et al.)
  • Sentiment Lexicons in Spanish (Veronica Perez Rosas et al.)
  • https://github.com/JoseCardonaFigueroa/sentiment-analysis-spanish/blob/master/data/subjectivity.csv
  • ML-SentiCon: A Layered, Multilingual Sentiment Lexicon (English, Spanish, Catalan, Galician, Basque)
• FeatureUnion (scikit-learn)