Analyzing Sentiment, Attraction Type, and Country in Spanish Language TripAdvisor Reviews Using Language Models

Empreu sempre aquest identificador per citar o enllaçar aquest ítem http://hdl.handle.net/10045/137841
Información del item - Informació de l'item - Item information
Títol: Analyzing Sentiment, Attraction Type, and Country in Spanish Language TripAdvisor Reviews Using Language Models
Autors: Mirabal, Pedro | Hernández-Alvarado, Suilen | Abreu Salas, José Ignacio
Grups d'investigació o GITE: Procesamiento del Lenguaje y Sistemas de Información (GPLSI)
Centre, Departament o Servei: Universidad de Alicante. Departamento de Lenguajes y Sistemas Informáticos
Paraules clau: Sentiment Analysis | Deep Learning | Transformer Models
Data de publicació: 26-de setembre-2023
Editor: CEUR
Citació bibliogràfica: Proceedings of the Iberian Languages Evaluation Forum (IberLEF 2023), co-located with the Conference of the Spanish Society for Natural Language Processing (SEPLN 2023), Jaén, Spain, September 26, 2023. CEUR Workshop Proceedings, Vol-3496
Resum: This paper describes our participation in the Rest-Mex 2023 Sentiment Analysis Task. We proposed an ensemble of (i) a cascade of transformer-based two-class classifiers biased to lowering the Mean Average Error in Polarity, and (ii) multi-class transformer-based classifiers for the prediction of the Type and Location of the messages. Our system achieved a sentiment track score of 0.719.
Patrocinadors: This research has been funded by: the Generalitat Valenciana (Conselleria d’Educació, Investigació, Cultura i Esport), through the project NL4DISMIS: Natural Language Technologies for Dealing with dis- and misinformation (CIPROM/2021/021); MCIN/AEI/10.13039/501100011033 and by the European Union NextGenerationEU/ PRTR through the project ClearText <TED2021-130707B-I00>.
URI: http://hdl.handle.net/10045/137841
ISSN: 1613-0073
Idioma: eng
Tipus: info:eu-repo/semantics/conferenceObject
Drets: © 2023 Copyright for this paper by its authors. Use permitted under Creative Commons License Attribution 4.0 International (CC BY 4.0).
Revisió científica: si
Versió de l'editor: https://ceur-ws.org/Vol-3496/
Apareix a la col·lecció: INV - GPLSI - Comunicaciones a Congresos, Conferencias, etc.

Arxius per aquest ítem:
Arxius per aquest ítem:
Arxiu Descripció Tamany Format  
ThumbnailMirabal_etal_IberLEF2023.pdf873,26 kBAdobe PDFObrir Vista prèvia


Tots els documents dipositats a RUA estan protegits per drets d'autors. Alguns drets reservats.