Consumer Cynicism Identification for Spanish Reviews using a Spanish Transformer Model
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http://hdl.handle.net/10045/114243
Títol: | Consumer Cynicism Identification for Spanish Reviews using a Spanish Transformer Model |
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Títol alternatiu: | Identificación del cinismo del consumidor para reseñas en español utilizando un modelo de transformador español |
Autors: | González-López, Samuel | Bethard, Steven | Encinas Orozco, Francisca Cecilia | Pastor López-Monroy, Adrián |
Paraules clau: | Consumer Cynicism | Binary classification model | Multi-label model | Social media | Cinismo del Consumidor | Modelo de clasificación binaria | Modelo multi-etiqueta | Redes sociales |
Àrees de coneixement: | Lenguajes y Sistemas Informáticos |
Data de publicació: | de març-2021 |
Editor: | Sociedad Española para el Procesamiento del Lenguaje Natural |
Citació bibliogràfica: | Procesamiento del Lenguaje Natural. 2021, 66: 111-120. https://doi.org/10.26342/2021-66-9 |
Resum: | Companies pay close attention to how consumers react on social media to their products or services. Our work focuses on the identification of Consumer Cynicism, defined as a negative attitude that can have a broad or specific focus and comprises cognitive, affective, and behavioral components. We create a corpus of 619 Spanish-language comments on YouTube car reviews, annotated for four cynicism constructs: Dissatisfaction, Alienation, Skepticism, and Hostility. We compare different classification formulations (binary vs. multi-label) and different pre-trained models (Spanish BETO vs. multilingual BERT). We find binary classifiers derived from BETO consistently outperform multi-label classifiers and classifiers derived from BERT. Our best models achieve F1 of 0.83 for Dissatisfaction, 0.77 for Hostility, 0.71 for Skepticism and 0.70 for Alienation. | Las empresas prestan mucha atención a las reacciones de los consumidores de sus productos o servicios en las redes sociales. Nuestro trabajo se centra en la identificación del cinismo del consumidor, el cual se define como una actitud negativa que puede tener un enfoque amplio o específico y comprende los componentes cognitivo, afectivo y conductual. Creamos un corpus de 619 comentarios en el idioma español sobre reseñas de automóviles de YouTube, los comentarios se etiquetaron para cuatro constructos del cinismo: Insatisfacción, Alienación, Escepticismo y Hostilidad. Además, comparamos diferentes formulaciones de clasificación (binaria vs. multi-etiqueta) y diferentes modelos pre-entrenados (BETO-español vs. BERT-multilingüe). Encontramos que los clasificadores binarios derivados de BETO superan consistentemente a los clasificadores de etiquetas múltiples y a los clasificadores derivados de BERT. Nuestros mejores modelos alcanzan F1 de 0.83 para Insatisfacción, 0.77 para Hostilidad, 0.71 para Escepticismo y 0.70 para Alienación. |
URI: | http://hdl.handle.net/10045/114243 |
ISSN: | 1135-5948 |
DOI: | 10.26342/2021-66-9 |
Idioma: | eng |
Tipus: | info:eu-repo/semantics/article |
Drets: | © Sociedad Española para el Procesamiento del Lenguaje Natural |
Revisió científica: | si |
Versió de l'editor: | https://doi.org/10.26342/2021-66-9 |
Apareix a la col·lecció: | Procesamiento del Lenguaje Natural - Nº 66 (2021) |
Arxius per aquest ítem:
Arxiu | Descripció | Tamany | Format | |
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