Análisis de Sentimiento Semi-supervisado
El análisis de sentimiento semi-supervisado combina un pequeño conjunto de muestras de texto etiquetadas manualmente con un gran conjunto de texto no etiquetado para entrenar clasificadores de opinión. Al propagar señales de sentimiento desde semillas etiquetadas a datos no etiquetados a través de autoentrenamiento, propagación de etiquetas o regularización de consistencia, el enfoque logra una precisión competitiva sin el costo de etiquetar grandes corpus.
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Fuentes
- Zhu, X. (2005). Semi-Supervised Learning Literature Survey. Technical Report 1530, Computer Sciences, University of Wisconsin-Madison. link ↗
- Pang, B., & Lee, L. (2008). Opinion Mining and Sentiment Analysis. Foundations and Trends in Information Retrieval, 2(1–2), 1–135. DOI: 10.1561/1500000011 ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Semi-supervised Sentiment Analysis (Label Propagation and Self-Training for Opinion Mining). ScholarGate. https://scholargate.app/es/deep-learning/semi-supervised-sentiment-analysis
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