LyS at TASS 2015: Deep Learning Experiments for Sentiment Analysis on Spanish Tweets

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.

[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.