Laboratorio De Colecciones De Programacion Orientada a Objetos

Programación Orientada a Objetos

2016-I Término

Laboratorio de Colecciones

Análisis de Sentimientos basado en reviews de películas

Análisis de Sentimientos es un problema de Big Data, que busca determinar la actitud general de un escritor dado un poco de texto que han escrito. Por ejemplo, nos gustaría tener un programa que pueda mirar el texto “The film was a breath of fresh air”  y darse cuenta de que se trataba de una declaración positiva, mientras que “It made me want to poke out my eye balls” es negativo.

Un algoritmo que podemos utilizar para esto es asignar un valor numérico a una palabra que determine si la palabra es positiva o negativa y luego darle una puntuación a una oración basado en la puntuación de las palabras que la componen. Pero, ¿cómo nos encontramos los valores de una palabra en primer lugar?

Ese es el problema que vamos a resolver en este taller. Usted va a buscar en un archivo que contiene reseñas de películas del sitio web Rotten Tomatoes, que tiene una puntuación numérica y el texto asociado. Vamos a usar esto para aprender que  palabras son positivas y cuáles son negativas. El archivo de datos luce de la siguiente manera:

[pic 1]

Tenga en cuenta que cada review empieza con un número que va de 0 a 4 y esto tiene el siguiente significado:

• 0: negativo
• 1: algo negativo
• 2: neutral
• 3: algo positivo
• 4: positivo

1. Como base para este taller, se le pedirá al usuario que ingrese una palabra, y luego Uds. van van a buscar en cada review esa palabra. Si lo encuentra, vaya acumulando la puntuación que tiene la review en la que aparece la palabra. También tendrá que mantener un registro de cuántas apariciones hizo la palabra para que pueda reportar la puntuación promedio de los reviews que contengan esa palabra para mostrárselo al usuario.