Predicción de valores léxico-afectivos para un conjunto de emociones complejas mediante análisis de semántica distribucional

La semántica distribucional desarrolla métodos y técnicas para atribuir significado a las palabras por medio de las cuales estudia las propiedades distribucionales de grandes muestras de datos lexicales. Complementariamente, la información léxico-afectiva, representada usualmente por las dimensiones valencia y activación, se deriva del uso social de un término y, por tanto, puede ser inferida mediante el estudio de los contextos en los cuales aparece dicho término. En este trabajo se pone en consideración la utilidad de un método de estimación computacional de valores léxico-afectivos mediante la semántica distribucional para el idioma español. A través de la adaptación española del ANEW (1), se realizaron dos procedimientos. Por un lado, se comparó el método computacional de obtención de los valores de valencia y arousal, mediante regresiones lineales contra un modelo basado en redes neuronales que demostró el mejor ajuste de este último. Y por otro, se estimaron los valores léxico-afectivos para un conjunto de emociones complejas, para el que se comparó tal estimación, computacionalmente calculada con datos empíricos extraídos de otra comunidad lingüística (versión argentina), diferente a la cual dio origen a los datos con los cuales se entrenó el modelo (versión española). Entre estas estimaciones computacionales y los datos empíricamente derivados se encontraron correlaciones comparables a las halladas entre diferentes grupos etarios, géneros o regiones geográficas. Estos resultados dan cuenta de una llamativa base común de la lengua que permite una exploración de la carga afectiva de las palabras mediante semántica distribucional. Palabras clave: semántica distribucional, información léxico-afectiva, valencia, activación, ANEW The tradition of dimensional models in the study of emotions suggests that affective space is better defined by a small number of non-specific general dimensions. This dimensional perspective in the study of emotions postulates that the minimal entities of representation are dimensions such as valence (attraction vs. rejection) and arousal (level of activation). Data collection in this perspective is done through the laborious process of resorting to the estimates of hundreds of people who must decide on a continuum of two dimensions: how positive or negative the object to which the concept alludes is, and what level of arousal it generates. To do so, generally, an image-based questionnaire developed to measure an emotional resp