LyS at TASS 2013: Analysing Spanish tweets by means of dependency parsing, semantic-oriented lexicons and psychometric word-properties
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http://hdl.handle.net/2183/36160Colecciones
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LyS at TASS 2013: Analysing Spanish tweets by means of dependency parsing, semantic-oriented lexicons and psychometric word-propertiesTítulo(s) alternativo(s)
LyS en TASS 2013: Analizando tuits en castellano a través de análisis de dependencias, lexicones de opiniones y propiedades psicométricas del lenguajeFecha
2013Cita bibliográfica
Vilares, D., Alonso, M. Á., & Rodríguez, C. G. (2013). LyS at TASS 2013: Analysing Spanish tweets by means of dependency parsing, semantic-oriented lexicons and psychometric word-properties. In TASS 2013-Workshop on Sentiment Analysis at SEPLN: Workshop proceedings: XXIX Congreso de la Sociedad Española de Procesamiento de Lenguaje Natural SEPLN 2013 (p. 179-186). Sociedad Española para el Procesamiento del Lenguaje Natural.
Resumen
[Abstract]: This article describes the approach developed by our group in order to resolve the sentiment analysis at a global level, topic identification and political tendency classification tasks on Spanish tweets; proposed at the Workshop of Sentiment Analysis at sepln (tass 2013). As a preliminary step, we carry out an ad-hoc preprocessing in order to normalise the tweets. We then apply part-of-speech tagging and dependency parsing algorithms to the tweets to obtain their syntactic structure. Our proposal also employs psychological resources in order to exploit the psychometric properties of human language. The experimental results confirm the robustness of the proposal, which has achieved good performance in general, being the best-performing approach in the topic classification task. [Resumen]: Este artículo describe el enfoque utilizado por nuestro grupo para resolver las tareas de análisis global del sentimiento, identificación de tópicos y clasi- ficación de la tendencia política sobre tuits en español; propuestas en el Taller de Análisis del Sentimiento en la SEPLN (TASS 2013). Como paso previo, se realiza un preprocesado ad-hoc para normalizar los tuits. A continuación, se lleva a cabo un análisis morfológico de los tuits para luego obtener su estructura sintáctica aplicando algoritmos de análisis de dependencias. Nuestra propuesta también emplea recursos psicológicos, que permiten explotar las características psicométricas del lenguaje humano. Los resultados experimentales confirman la robustez de la propuesta, que en términos generales ha obtenido un buen rendimiento, alcanzando el primer puesto en la tarea de clasificación de tópicos.
Palabras clave
Twitter
Sentiment Analysis
Topic Classification
Political Leanings
Dependency Parsing
Language Dimensions
Análisis del sentimiento
Clasificación de tópicos
Tendencias políticas
Análisis sintáctico de dependencias
Dimensiones del lenguage
Sentiment Analysis
Topic Classification
Political Leanings
Dependency Parsing
Language Dimensions
Análisis del sentimiento
Clasificación de tópicos
Tendencias políticas
Análisis sintáctico de dependencias
Dimensiones del lenguage
Versión del editor
Derechos
Atribución 4.0 Internacional
ISBN
978-84-695-8349-4