DAEDALUS at SemEval-2014 Task 9: Comparing approaches for sentiment analysis in twitter

Villena Román, Julio; García Morera, Janine y González Cristóbal, José Carlos (2014). DAEDALUS at SemEval-2014 Task 9: Comparing approaches for sentiment analysis in twitter. En: "8th International Workshop on Semantic Evaluation (SemEval 2014)", 23/08/2014 - 24/08/2014, Dublin, Ireland. pp. 218-222.

Descripción

Título: DAEDALUS at SemEval-2014 Task 9: Comparing approaches for sentiment analysis in twitter
Autor/es:
  • Villena Román, Julio
  • García Morera, Janine
  • González Cristóbal, José Carlos
Tipo de Documento: Ponencia en Congreso o Jornada (Artículo)
Título del Evento: 8th International Workshop on Semantic Evaluation (SemEval 2014)
Fechas del Evento: 23/08/2014 - 24/08/2014
Lugar del Evento: Dublin, Ireland
Título del Libro: 8th International Workshop on Semantic Evaluation (SemEval 2014)
Fecha: 2014
Materias:
Escuela: E.T.S.I. Telecomunicación (UPM)
Departamento: Ingeniería de Sistemas Telemáticos [hasta 2014]
Licencias Creative Commons: Reconocimiento - Sin obra derivada - No comercial

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Resumen

This paper describes our participation at SemEval- 2014 sentiment analysis task, in both contextual and message polarity classification. Our idea was to com- pare two different techniques for sentiment analysis. First, a machine learning classifier specifically built for the task using the provided training corpus. On the other hand, a lexicon-based approach using natural language processing techniques, developed for a ge- neric sentiment analysis task with no adaptation to the provided training corpus. Results, though far from the best runs, prove that the generic model is more robust as it achieves a more balanced evaluation for message polarity along the different test sets.

Más información

ID de Registro: 35358
Identificador DC: http://oa.upm.es/35358/
Identificador OAI: oai:oa.upm.es:35358
Depositado por: Memoria Investigacion
Depositado el: 27 May 2015 18:45
Ultima Modificación: 27 May 2015 18:45
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