Como resultado del proyecto se obtiene un modelo que combina el procesamiento de lenguaje natural junto con ontologias para la deteccion de aspectos. Este modelo se basa en tres componentes: Limpieza de texto, analisis morfosintactico y extraccion de aspectos. En el primer componente se recibe una opinion y realiza un preprocesamiento para obtener un texto mas limpio. Las tecnicas de PLN como lematizacion, segmentacion, borrado de stopwords y deteccion de palabras mal escritas son aplicadas. En el segundo componente se realiza un analisis morfologico que busca obtener la categoria gramatical (sustantivo, verbo, adjetivo, adverbio) de cada palabra y luego un analisis sintactico de dependencias para aprovechar la relaciones inherentes del arbol. En el ultimo componente se detecta las caracteristicas de una entidad haciendo uso de la ontologia. Para esto se debe tener una ontologia de dominio que exprese las entidades y sus relaciones. Para detectar los aspectos, solo se tomaran del arbol de dependencias, aquellos que tengan categoria gramatical de sustantivo, y se buscaran las ocurrencias en toda la ontologia, especificamente en las relaciones y propiedades. Adicional al modelo propuesto se han establecido las herramientas de apoyo y el proceso logico (acciones) a seguir para la implementacion del modelo que se lleva a cabo en la ultima fase. En cuanto a las herramientas seleccionadas, se utilizaron para la limpieza de texto una aplicacion propia escrita en Java para retiros de palabras sin sentido (stopwords) y borrado de simbolos. Para deteccion de palabras mal escritas se utilizara Jhorto . Para la lematizacion y analisis morfosintactico se uso Freeling . Para el manejo y prueba de la ontologia se utilizara la herramienta Protege . La herramienta principal que se utilizo para integrar todo fue la tecnologia Java.