DAEDALUS at RepLab 2014: Detecting RepTrak reputation dimensions on tweets

Pablo Sánchez, César de; García Morera, Janine; Villena Román, Julio y González Cristóbal, José Carlos (2014). DAEDALUS at RepLab 2014: Detecting RepTrak reputation dimensions on tweets. En: "5th Conference and Labs of the Evaluation Forum (CLEF 2014) Information Access Evaluation meets Multilinguality, Multimodality, and Interaction", 15/09/2014 - 18/09/2014, Sheffield, UK. pp. 1505-1511.

Descripción

Título: DAEDALUS at RepLab 2014: Detecting RepTrak reputation dimensions on tweets
Autor/es:
  • Pablo Sánchez, César de
  • García Morera, Janine
  • Villena Román, Julio
  • González Cristóbal, José Carlos
Tipo de Documento: Ponencia en Congreso o Jornada (Artículo)
Título del Evento: 5th Conference and Labs of the Evaluation Forum (CLEF 2014) Information Access Evaluation meets Multilinguality, Multimodality, and Interaction
Fechas del Evento: 15/09/2014 - 18/09/2014
Lugar del Evento: Sheffield, UK
Título del Libro: 5th Conference and Labs of the Evaluation Forum (CLEF 2014) Information Access Evaluation meets Multilinguality, Multimodality, and Interaction
Fecha: 2014
Materias:
Palabras Clave Informales: RepLab, CLEF, reputation analysis,reputation dimensions , machine learning classifier, Naive Bayes Multinomial, rule-based approach, hybrid approach, combination
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 the RepLab 2014 reputation dimensions scenario. Our idea was to evaluate the best combination strategy of a machine learning classifier with a rule-based algorithm based on logical expressions of terms. Results show that our baseline experiment using just Naive Bayes Multinomial with a term vector model representation of the tweet text is ranked second among runs from all participants in terms of accuracy.

Más información

ID de Registro: 35361
Identificador DC: http://oa.upm.es/35361/
Identificador OAI: oai:oa.upm.es:35361
Depositado por: Memoria Investigacion
Depositado el: 27 May 2015 17:50
Ultima Modificación: 27 May 2015 17:50
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