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Resumen Actualmente el potencial del analisis automatico de sentimientos en redes sociales es relevante en el desarrollo de aplicaciones para multiples propositos. En este sentido, las publicaciones en Facebook escritas en espanol pueden contener informacion semantica relevante que permitiŕian clasificarlas en categoŕias de emociones, la complejidad del idioma hace que el analisis de esta informacion sea dificil y dependa de identificar palabras que tengan significado emocional. En este sentido, proponemos un enfoque que integra una aplicacion web, una jerarquia semantica basada en WordNet-Affect Hierachy en espanol y un clasificador Naive Bayes que identifica las publicaciones en las emociones alegŕia, tristeza y enojo.. Los resultados experimentales muestran una precision del 63 %.

Arquitectura Web para análisis de sentimientos en Facebook con enfoque semántico