Observatorio de I+D+i UPM

Memorias de investigación
Ponencias en congresos:
Applying Recurrent Neural Networks to Sentiment Analysis of Spanish Tweets
Año:2017
Áreas de investigación
  • Inteligencia artificial (redes neuronales, lógica borrosa, sistemas expertos, etc)
Datos
Descripción
This article presents the participation of the Intelligent Systems Group (GSI) at Universidad Polit ?ecnica de Madrid (UPM) in the Sentiment Analysis work- shop focused in Spanish tweets, TASS2017. We have worked on Task 1, aiming to classify sentiment polarity of Spanish tweets. For this task we propose a Recurrent Neural Network (RNN) architecture composed of Long Short-Term Memory (LSTM) cells followed by a feedforward network. The architecture makes use of two different types of features: word embeddings and sentiment lexicon values. The recurrent ar- chitecture allows us to process text sequences of different lengths, while the lexicon inserts directly into the system sentiment information. The results indicate that this feature combination leads to enhanced sentiment analysis performances.
Internacional
No
Nombre congreso
TASS 2017: Workshop on Semantic Analysis at SEPLN
Tipo de participación
960
Lugar del congreso
Revisores
Si
ISBN o ISSN
1613-0073
DOI
Fecha inicio congreso
20/09/2017
Fecha fin congreso
22/09/2017
Desde la página
71
Hasta la página
76
Título de las actas
Proceedings of TASS 2017: Workshop on Sentiment Analysis at SEPLN co-located with 33nd SEPLN Conference (SEPLN 2017)
Esta actividad pertenece a memorias de investigación
Participantes
  • Autor: Oscar Araque Iborra (UPM)
  • Autor: Juan Fernando Sanchez Rada (UPM)
  • Autor: Carlos Angel Iglesias Fernandez (UPM)
Grupos de investigación, Departamentos, Centros e Institutos de I+D+i relacionados
  • Creador: Grupo de Investigación: Grupo de Sistemas Inteligentes
  • Departamento: Ingeniería de Sistemas Telemáticos
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