Análisis de sentimiento de comentarios en español en Google Play Store usando BERT

• Juan José López Condori ^[1] ; Freddy Orlando Gonzales Saji ^[1]
  1. [1] Universidad Nacional de San Agustín de Arequipa (Perú)
• Localización: Ingeniare: Revista Chilena de Ingeniería, ISSN-e 0718-3305, ISSN 0718-3291, Vol. 29, Nº. 3, 2021, págs. 557-563
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Sentiment analysis for spanish reviews on Google Play Store using BERT
• Enlaces
  • Texto completo (pdf)
• Resumen
  • español

    Las tiendas de aplicaciones móviles como Google Play Store tienen una amplia gama de aplicaciones dirigidas hacia diferentes clientes. Estas plataformas digitales proporcionan un mecanismo de calificación para que los usuarios califiquen las aplicaciones alojadas y dejen sus comentarios. Los comentarios de los usuarios contienen información valiosa que tiene impacto inevitable sobre el éxito de una aplicación. Debido a la gran cantidad de datos generados en esta plataforma, el procesamiento del lenguaje natural se ha vuelto más frecuente. El análisis de sentimientos es una de las aplicaciones de clasificación de texto que se puede utilizar para analizar estos comentarios. El análisis de sentimientos se ha llevado a cabo en inglés, mientras que, en otros idiomas como el español, no ha habido muchos intentos. En este trabajo se usa un modelo pre-entrenado BERT para el análisis de sentimiento de comentarios en español de la tienda de aplicaciones de Google Play Store, los resultados experimentales indican que después del pre-procesamiento adecuado puede mostrar resultados prometedores en nuestro conjunto de datos en español, utilizando el modelo BERT se puede alcanzar una precisión de 0.81 en promedio, incluso con la limitación de datos.

  • English

    Mobile application stores, such as Google Play Store, have a wide range of applications (apps) target to different customers. These digital platforms provide a rating mechanism for users to rate hosted apps and leave their reviews. User feedback contains valuable information that has an inevitable impact on the success of an application. Due to the large amount of data generated on this platform, natural language processing techniques have become applied more frequently. Sentiment analysis is a text classification task that can be used to analyze these reviews. Sentiment analysis has been conducted mainly for the English language, while in other languages like Spanish, there are just few attempts. In this work, we use a pre-trained BERT model to perform sentiment analysis for Spanish reviews on Google Play Store. Experiments using the BERT model show that after proper preprocessing steps it can achieve promising results in a Spanish dataset. An accuracy of 0.81 can be reached on average, even with limited data.