La democratización del aprendizaje profundo en TASS 2017

Autor: Díaz Galiano, Manuel Carlos, Martínez Cámara, Eugenio, García Cumbreras, Miguel Ángel, García Vega, Manuel, Villena Román, Julio
Rok vydání: 2018
Předmět:
Zdroj: RUA. Repositorio Institucional de la Universidad de Alicante
Universidad de Alicante (UA)
Popis: TASS 2017 has brought advances in the state-of-the-art in Sentiment Analysis in Spanish, because most of the systems submitted in 2017 were grounded on Deep Learning methods. Moreover, a new corpus of tweets written in Spanish was released, which is called InterTASS. The corpus is composed of tweets manually annotated at document level. The analysis of the results with InterTASS shows that the main challenge is the classification of tweets with a neutral opinion and those ones that do not express any opinion. Likewise, the organization exposed the project of extending InterTASS with tweets written in different versions of Spanish. TASS 2017 ha vuelto a suponer un avance en el estado del arte de análisis de opiniones en español, debido a la exposición de sistemas mayoritariamente fundamentados en métodos de Deep Learning. Además, en esta edición se ha presentado un nueva colección de tuits en español manualmente etiquetados a nivel de documento y que se llama InterTASS. El análisis de los resultados con InterTASS demuestra que en el futuro el esfuerzo investigador se tiene que centrar en la distinción del nivel de intensidad de opinión neutro y la ausencia de opinión. Asimismo, se presentó el proyecto de ampliar el nuevo corpus con tuits escritos en el español que se habla en España y en algunos países de América. This research work is partially supported by REDES project (TIN2015-65136-C2-1-R) and SMART project (TIN2017-89517-P) from the Spanish Government, and a grant from the Fondo Europeo de Desarrollo Regional (FEDER). Eugenio Martínez Cámara was supported by the Juan de la Cierva Formación Programme (FJCI-2016-28353) from the Spanish Government.
Databáze: OpenAIRE
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