Unsupervised Word Polarity Tagging by Exploiting Continuous Word Representations

Abstract

Sentiment analysis is the area of Natural Language Processing that aims to determine the polarity (positive, negative, neutral) contained in an opinionated text. A usual resource employed in many of these approaches are the so-called polarity lexicons. A polarity lexicon acts as a dictionary that assigns a sentiment polarity value to words. In this work we explore the possibility of automatically generating domain adapted polarity lexicons employing continuous word representations, in particular the popular tool Word2Vec. First we show a qualitative evaluation of a small set of words, and then we show our results in the SemEval-2015 task 12 using the presented method.

El análisis de sentimiento es un campo del procesamiento del lenguaje natural que se encarga de determinar la polaridad (positiva, negativa, neutral) en los textos en los que se vierten opiniones. Un recurso habitual en los sistemas de análisis de sentimiento son los lexicones de polaridad. Un lexicón de polaridad es un diccionario que asigna un valor predeterminado de polaridad a una palabra. En este trabajo exploramos la posibilidad de generar de manera automática lexicones de polaridad adaptados a un dominio usando representaciones continuas de palabras, en concreto la popular herramienta Word2Vec. Primero mostramos una evaluación cualitativa de la polaridad sobre un pequeño conjunto de palabras, y después mostramos los resultados de nuestra competición en la tarea 12 del SemEval-2015 usando este método.