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INGEOTEC at SemEval 2017 Task 4: A B4MSA Ensemble based on Genetic Programming for Twitter Sentiment Analysis
SABINO MIRANDA JIMENEZ
MARIO GRAFF GUERRERO
Eric Tellez
DANIELA MOCTEZUMA GARCIA
Acceso Abierto
Atribución-NoComercial-SinDerivadas
Tecnologías de la Información y Comunicación
Lingüística Aplicada
Análisis de sentimiento
Twitter
Este documento describe el sistema utilizado en SemEval-2017 Tarea 4 (Subtarea A): Clasificación de polaridad de mensaje para ambos idiomas, inglés y árabe. Nuestro sistema propuesto es un conjunto de dos capas, el primero usa nuestro marco genérico para la clasificación de polaridad multilingüe (B4MSA) y la segunda capa combina todos los valores de función de decisión predichos por sistemas B4MSA usando una función no lineal desarrollada usando un sistema de Programación Genética, EvoDAG . Con este enfoque, los mejores rendimientos alcanzados por nuestro sistema fueron la recuperación de macro0.68 (en inglés) y 0.477 (en árabe), que nos colocaron en sexta y cuarta posición en la tabla de resultados, respectivamente.
Association for Computational Linguistics
03-08-2017
Artículo
Proceedings of the 11th International Workshop on Semantic Evaluations (SemEval-2017)
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