Process / pipeline

Detección de emociones en texto

La detección de emociones es una tarea de procesamiento del lenguaje natural que clasifica las emociones básicas y complejas expresadas en texto —miedo, alegría, enfado, tristeza, sorpresa y asco— dentro de un marco de emociones reconocido, como el modelo de emociones básicas de Ekman o la rueda de Plutchik. Se basa en el argumento de Paul Ekman de 1992 sobre un pequeño conjunto de emociones básicas universales, y va más allá de una simple división positivo/negativo para asignar una etiqueta de emoción específica a cada fragmento de texto.

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Fuentes

  1. Ekman, P. (1992). An Argument for Basic Emotions. Cognition & Emotion, 6(3-4), 169-200. DOI: 10.1080/02699939208411068
  2. Mohammad, S.M. & Turney, P.D. (2013). Crowdsourcing a Word–Emotion Association Lexicon. Computational Intelligence, 29(3), 436-465. DOI: 10.1111/j.1467-8640.2012.00460.x

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ScholarGate. (2026, June 1). Emotion Detection in Text. ScholarGate. https://scholargate.app/es/text-mining/emotion-detection

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Citado por

ScholarGateEmotion Detection (Emotion Detection in Text). Recuperado el 2026-06-15 de https://scholargate.app/es/text-mining/emotion-detection · Conjunto de datos: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026