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NRC-Canada: Building the State-of-the-Art in Sentiment Analysis of\n Tweets

2013· preprint· 419 citations· W2949709688 sur OpenAlex· 10.48550/arxiv.1308.6242

Pourquoi ce travail est-il dans la base ?

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

Porte sur le CanadaSon objet est le Canada, où que soient ses auteurs.

Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Scores machine (provisoires)

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Tête enseignante Opus0,047
Tête enseignante GPT0,189
Écart entre enseignants
0,142 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validation
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Résumé

In this paper, we describe how we created two state-of-the-art SVM\nclassifiers, one to detect the sentiment of messages such as tweets and SMS\n(message-level task) and one to detect the sentiment of a term within a\nsubmissions stood first in both tasks on tweets, obtaining an F-score of 69.02\nin the message-level task and 88.93 in the term-level task. We implemented a\nvariety of surface-form, semantic, and sentiment features. with sentiment-word\nhashtags, and one from tweets with emoticons. In the message-level task, the\nlexicon-based features provided a gain of 5 F-score points over all others.\nBoth of our systems can be replicated us available resources.\n

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

La notice

Revue
arXiv (Cornell University)
Thématique
Sentiment Analysis and Opinion Mining
Domaine
Computer Science
Établissements canadiens
Organismes subventionnaires
Mots-clés
LexiconSentiment analysisTask (project management)Computer scienceVariety (cybernetics)Word (group theory)Natural language processingArtificial intelligenceTerm (time)State (computer science)Information retrievalLinguisticsEngineering
Résumé présent dans OpenAlex
oui