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RST: Rhetorical structure of text “Mientras siempre se queja que él odia este tipo de películas, John confiesa amargado que él disfruta este cine” Mensaje núcleo con palabras negativas: “John confiesa amargado que disfruta este cine” Acompañado de un atributo satélite con una información de fondo que tiene un núcleo: “él odia este tipo de películas” y atributos satélites: ¨ Mientras siempre se queja que ” Igualmente el centro consiste en un núcleo: “él disfruta este cine”: y un atributo satélite: ¨John confiesa amargado ” La frase converge en un sentimiento positivo hacia el cine “él disfruta este cine”

La última aproximación soportada es nuestro método de contabilización de la ruta desde una raíz del árbol de RST a una hoja nodo, tal que el sentimiento que converge por el último, puede ser calificado mientras se contabiliza por su contexto retórico. En nuestro método H de calificación del sentimiento basado en jerarquías, modelamos la calificación de sentimiento ζH sub si del nivel-hoja RST del segmento si como una función de las calificaciones de sentimientos de sus palabras y su peso w sub rn asociado con el rol retórico de cada nodo rn desde los nodos P sub si sobre la ruta desde la hoja raiz, o (4) (Ver fórmula) donde delta representa un factor y lamba sub rn señala el nivel del nodo r sub n en el árbol RST, con el nivel del nodo raíz siendo 1. Para delta > 1, cada nivel subsecuente contribuye menos que su nodo padre a los segmentos RST basados en peso, perseverando la jerarquía de la relación en la ruta

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Big Data y Analítica Bibliografía 18 18 10-sagejourna-significado-psicologico-de-las-palabra-TausczikPennebaker2010.pdf 1306-ieee-Big-data-new-opportunities-and-new-challenges-mco2013060022.pdf 1403-acm-Big-Data-Applications-in-the-Government-Sector-p78-kim.pdf 1406-acm-Visualizations-Make-big-data-meanigful-p19-staff.pdf 1406-acm-Vviewpoints-Beyond-Data-and-Analysis-p39-davis.pdf 1407-acm-Big-Data-and-Its-Technical-Challenges-p86-jagadish.pdf 1409-acm-Portraiture-in-the-Age-of-Big-Datap92-efros.pdf 1409-acm-Privac-Anonymity-and-Big-Data-in the Social-Sciences-p56-daries.pdf 1409-acm-weathring-anew-era-of-big-data-p12-greengard.pdf 1411-acm-Computing-Ethics-Big-Data-End-Run-Around-Procedural-Privacy-Protections-p31-barocas.pdf 1412-acm-Computationally-Modeling-Human-Emotion-p56-marsella.pdf 1412-acm-decodificando-el-lenguaje-del-movimiento-humanop12-edwards.pdf 1501-acm-Big-Data-Needs-Approximate-Computing-p104-nair.pdf 1504-acm-Human-or-Machine-p8-staff.pdf 1507-acm-using-rhetorical-structure-in-sentiment-analysis-p69-hogenboom.pdf 1511-acm-when-technologies-manipulate-our-emotions-p41-calvo.pdf 1602-acm-phonetic-analytics-technology-and-big-data-real-world-cases-p84-shim.pdf 18 18 18 18