Using machine learning techniques for sentiment analysis

The Natural language processing is the discipline that studies how to make the machines read and interpret the language that the people use, the natural language. But in the machines world, the words not exist and they are represented by sequences of numbers that the machine represents with a character when displaying them on screen. The Sentiment Analysis is the name of the problem that with a sentence or text the machine gets capable to analyze and predict with the maximum precision possible the sentiment that will be obtained by a person when reads it or the contextual opinion related to something. This document wants to show what we can obtain using the most used machine learning tools. El processament de llenguatge natural és la disciplina que estudia com fer que les màquines aprenguin a llegir i interpretar el llenguatge que usem les persones, el llenguatge natural. Però, en el món de la computació, les paraules no existeixen i són representades per seqüències de números que a l'hora de mostrar-los per pantalla són convertits en lletres. L'anàlisi de sentiments és el nom que obté el problema que donada una sentència o text una computadora sigui capaç d'avaluar-lo i predir amb la màxima precisió possible el sentiment que obtindria una persona en llegir-lo o l'opinió contextual en vers a alguna cosa. Aquest article pretén mostrar el que es pot obtenir, en aquest àmbit, usant les eines d'aprenentatge automàtic més usades. El procesamiento de lenguaje natural es la disciplina que estudia cómo hacer que las máquinas aprendan a leer e interpretar el lenguaje que usamos las personas, el lenguaje natural. Pero, en el mundo de la computación, las palabras no existen y son representadas por secuencias de números que a la hora de mostrarlos por pantalla son convertidos en letras. El análisis de sentimientos es el nombre que obtiene el problema que dada una sentencia o texto una computadora sea capaz de evaluarlo y predecir con la máxima precisión posible el sentimiento que obtendría una persona en leerlo o la opinión contextual hacia algo. Este artículo pretende mostrar lo que se puede obtener, en este ámbito, usando las herramientas de aprendizaje automático más usadas.