RESUMEN Esta investigación analiza el impacto que tiene el filtrado de n-gramas de palabras, usando su categoría gramatical, sobre la identificación de sentimiento a partir de comentarios de texto provenientes de redes sociales en idioma español. Se investigó el impacto de filtrar n-gramas que contienen adjetivos, adverbios e interjecciones. Se logró determinar que es posible reducir el volumen de datos procesado y, a la vez, lograr una mejora de hasta un 30 % en la precisión al clasificar un corpus anotado de comentarios separando los que expresan sentimiento de los que no.

ABSTRACT This research analyzes the impact of the filtering of word n-grams, using their grammatical category, on the identification of sentiment based on text comments from social networks in Spanish. The impact of filtering n-grams containing adjectives, adverbs and interjections was investigated. It was determined that it is possible to reduce the volume of processed data and at the same time achieve an improvement of up to 30 % in the accuracy when classifying an annotated corpus of test comments separating those that contain sentiment from those that do not.