論文の概要: IUST at SemEval-2020 Task 9: Sentiment Analysis for Code-Mixed Social
Media Text using Deep Neural Networks and Linear Baselines
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.12733v1
- Date: Fri, 24 Jul 2020 18:48:37 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-07 06:39:38.738902
- Title: IUST at SemEval-2020 Task 9: Sentiment Analysis for Code-Mixed Social
Media Text using Deep Neural Networks and Linear Baselines
- Title（参考訳）: IUST at SemEval-2020 Task 9: Sentiment Analysis for Code-Mixed Social Media Text using Deep Neural Networks and Linear Baselines (特集:情報ネットワーク)
- Authors: Soroush Javdan, Taha Shangipour ataei and Behrouz Minaei-Bidgoli
- Abstract要約: 我々は、与えられたコードミックスツイートの感情を予測するシステムを開発した。
我々の最高の演奏法は、スペイン語のサブタスクに対して0.751得点、ヒンディー語のサブタスクに対して0.706スコアを得る。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.866104126509981
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Sentiment Analysis is a well-studied field of Natural Language Processing.
However, the rapid growth of social media and noisy content within them poses
significant challenges in addressing this problem with well-established methods
and tools. One of these challenges is code-mixing, which means using different
languages to convey thoughts in social media texts. Our group, with the name of
IUST(username: TAHA), participated at the SemEval-2020 shared task 9 on
Sentiment Analysis for Code-Mixed Social Media Text, and we have attempted to
develop a system to predict the sentiment of a given code-mixed tweet. We used
different preprocessing techniques and proposed to use different methods that
vary from NBSVM to more complicated deep neural network models. Our best
performing method obtains an F1 score of 0.751 for the Spanish-English sub-task
and 0.706 over the Hindi-English sub-task.
- Abstract（参考訳）: 感情分析は自然言語処理のよく研究された分野である。
しかし、ソーシャルメディアの急速な成長とノイズの多いコンテンツは、この問題を確立された方法やツールで解決する上で大きな課題となっている。
これらの課題のひとつは、さまざまな言語を使ってソーシャルメディアのテキストに思考を伝える、code-mixingだ。
iust (username: taha) という名称のグループは、コード混合ソーシャルメディアテキストの感情分析に関する semeval-2020 shared task 9 に参加し、特定のコード混合ツイートの感情を予測するシステムの開発を試みた。
我々は,様々な前処理手法を用い,nbsvmからより複雑な深層ニューラルネットワークモデルへ異なる手法を適用することを提案した。
提案手法では,スペイン英語サブタスクでは0.751点,ヒンズー英語サブタスクでは0.706点を得る。
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