LyS at TASS 2015: Deep Learning Experiments for Sentiment Analysis on Spanish Tweets
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http://hdl.handle.net/2183/34993
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LyS at TASS 2015: Deep Learning Experiments for Sentiment Analysis on Spanish TweetsData
2015Cita bibliográfica
Vilares, D., Doval, Y., Alonso, M. A. & Gómez-Rodríguez, C. (2015). LyS at TASS 2015: Deep Learning Experiments for Sentiment Analysis on Spanish Tweets. TASS 2015 - Workshop on Sentiment Analysis at SEPLN, Vol. 1397, 47-52. http://ceur-ws.org/Vol-1397
Resumo
[Abstract]: This paper describes the participation of the LyS group at tass 2015. In
this year’s edition, we used a long short-term memory neural network to address the
two proposed challenges: (1) sentiment analysis at a global level and (2) aspect-based
sentiment analysis on football and political tweets. The performance of this deep
learning approach is compared to our last-year model, based on a square-regularized
logistic regression. Experimental results show that strategies such as unsupervised
pre-training, sentiment-specific word embedding or modifying the current architec-
ture might be needed to achieve state-of-the-art results. [Resumen]: Este art´ıculo describe la participaci´on del grupo LyS en el tass 2015.
En la edici´on de este a˜no, hemos utilizado una red neuronal denominada long short-
term memory para abordar los dos retos propuestos: (1) an´alisis del sentimiento a
nivel global y (2) an´alisis del sentimiento a nivel de aspectos sobre tuits futbol´ısticos
y de pol´ıtica. El rendimiento obtenido por esta red de aprendizaje profundo es
comparado con el de nuestro sistema del a˜no pasado, una regresi´on log´ıstica con una
regularizaci´on cuadr´atica. Los resultados experimentales muestran que es necesario
incluir estrategias como pre-entrenamiento no supervisado, t´ecnicas espec´ıficas para
representar palabras como vectores o modificar la arquitectura actual para alcanzar
resultados acordes con el estado del arte.
Palabras chave
Deep learning
Long short-term memory
Sentiment analysis
Twitter
Long short-term memory
Sentiment analysis
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Dereitos
Atribución 4.0 Internacional
ISSN
1613-0073