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LyS at TASS 2015: Deep Learning Experiments for Sentiment Analysis on Spanish Tweets
dc.contributor.author | Vilares, David | |
dc.contributor.author | Doval, Yerai | |
dc.contributor.author | Alonso, Miguel A. | |
dc.contributor.author | Gómez-Rodríguez, Carlos | |
dc.date.accessioned | 2024-01-18T17:42:05Z | |
dc.date.available | 2024-01-18T17:42:05Z | |
dc.date.issued | 2015 | |
dc.identifier.citation | 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 | es_ES |
dc.identifier.issn | 1613-0073 | |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/2183/34993 | |
dc.description.abstract | [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. | es_ES |
dc.description.abstract | [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. | es_ES |
dc.description.sponsorship | This research is supported by the Ministerio de Economía y Competitividad y FEDER (FFI2014-51978-C2) and Xunta de Galicia (R2014/034). The first author is funded by the Ministerio de Educación, Cultura y Deporte (FPU13/01180). | es_ES |
dc.description.sponsorship | Xunta de Galicia; R2014/034 | es_ES |
dc.language.iso | eng | es_ES |
dc.publisher | CEUR-WS Workshop Proceedings | es_ES |
dc.relation | info:eu-repo/grantAgreement/MINECO/Plan Estatal de Investigación Científica y Técnica y de Innovación 2013-2016/FFI2014-51978-C2-1-R/ES/TECNOLOGIAS DE LA LENGUA PARA ANALISIS DE OPINIONES EN REDES SOCIALES | es_ES |
dc.relation | info:eu-repo/grantAgreement/MECD/Plan Estatal de Investigación Científica y Técnica y de Innovación 2013-2016/FPU13%2F01180/ES/ | es_ES |
dc.relation.uri | http://ceur-ws.org/Vol-1397 | es_ES |
dc.rights | Atribución 4.0 Internacional | es_ES |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by/3.0/es/ | * |
dc.subject | Deep learning | es_ES |
dc.subject | Long short-term memory | es_ES |
dc.subject | Sentiment analysis | es_ES |
dc.subject | es_ES | |
dc.title | LyS at TASS 2015: Deep Learning Experiments for Sentiment Analysis on Spanish Tweets | es_ES |
dc.type | info:eu-repo/semantics/conferenceObject | es_ES |
dc.type | info:eu-repo/semantics/conferenceObject | es_ES |
dc.rights.access | info:eu-repo/semantics/openAccess | es_ES |
UDC.volume | 1397 | es_ES |
UDC.startPage | 47 | es_ES |
UDC.endPage | 52 | es_ES |
UDC.conferenceTitle | TASS 2015: Workshop on Sentiment Analysis at the 31st SEPLN Conference | es_ES |