SINAI en TASS 2012

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Title: SINAI en TASS 2012
Other Titles: SINAI at TASS 2012
Authors: Martínez Cámara, Eugenio | García Cumbreras, Miguel Ángel | Martín Valdivia, María Teresa | Ureña López, Luis Alfonso
Keywords: Twitter | Análisis de sentimientos | Análisis de la opinión | Método supervisado | SVM | Sentiment analysis | Opinion mining | Supervised machine learning
Knowledge Area: Lenguajes y Sistemas Informáticos
Issue Date: Mar-2013
Publisher: Sociedad Española para el Procesamiento del Lenguaje Natural
Citation: MARTÍNEZ CÁMARA, Eugenio, et al. “SINAI en TASS 2012”. Procesamiento del Lenguaje Natural. N. 50 (2013). ISSN 1135-5948, pp. 53-60
Abstract: En el presente artículo se describe la participación del grupo de investigación SINAI de la Universidad de Jaén en la primera edición del taller sobre Análisis de Sentimientos en el congreso de la SEPLN (TASS 2012). El Taller propone dos tareas, una centrada en la determinación de la polaridad de tweets en español, y una segunda en la que hay que identificar los temas a los que pertenecen los tweets. Para la primera tarea se ha optado por una estrategia de aprendizaje automático supervisado, siendo SVM el algoritmo elegido. En cuanto a la segunda tarea, también se ha utilizado SVM, y con el fin de mejorar el resultado de la clasificación se ha combinado con bolsas de palabras de cada uno de los temas. | In this paper is described the participation of the SINAI research group of the University of Jaén in the first edition of the workshop on Sentiment Analysis at the SEPLN congress (TASS 2012). The Workshop includes two tasks, the first one is focused in the polarity classification of a corpus of Spanish tweets, and the second one involves a topic classification. For the first task, we have chosen a supervised machine learning approach, in which we have used SVM for classifying the polarity. In the second task, we have also used SVM for the topic classification but several bags of words have been used with the goal of improving the classification performance.
Sponsor: Esta investigación ha sido subvencionada parcialmente por el Fondo Europeo de Desarrollo Regional (FEDER), a través del proyecto TEXT-COOL 2.0 (TIN2009-13391-C04-02) y el proyecto ATTOS (TIN2012-38536-C03-0) por el gobierno español, y por la Comisión Europea bajo el Séptimo programa Marco (FP7 - 2007-2013) a través del proyecto FIRST (FP7-287607).
URI: http://hdl.handle.net/10045/27864
ISSN: 1135-5948
Language: spa
Type: info:eu-repo/semantics/article
Peer Review: si
Appears in Collections:Procesamiento del Lenguaje Natural - Nº 50 (2013)

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