| DOI | Trouver le DOI : https://doi.org/10.3115/v1/S14-2077 |
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| Auteur | Rechercher : Zhu, Xiaodan1; Rechercher : Kiritchenko, Svetlana1; Rechercher : Mohammad, Saif1 |
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| Affiliation | - Conseil national de recherches Canada. Technologies de l'information et des communications
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| Format | Texte, Article |
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| Conférence | 8th International Workshop on Semantic Evaluation (SemEval 2014), August 23-24 2014, Dublin, Ireland |
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| Résumé | This paper describes state-of-the-art statistical systems for automatic sentiment analysis of tweets. In a Semeval-2014 shared task (Task 9), our submissions obtained highest scores in the term-level sentiment classification subtask on both the 2013 and 2014 tweets test sets. In the message-level sentiment classification task, our submissions obtained highest scores on the Live- Journal blog posts test set, sarcastic tweets test set, and the 2013 SMS test set. These systems build on our SemEval-2013 sentiment analysis systems (Mohammad et al., 2013) which ranked first in both the term- and message-level subtasks in 2013. Key improvements over the 2013 systems are in the handling of negation. We create separate tweet-specific sentiment lexicons for terms in affirmative contexts and in negated contexts. |
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| Date de publication | 2014 |
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| Maison d’édition | Association for Computational Linguistics |
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| Langue | anglais |
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| Publications évaluées par des pairs | Oui |
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| Numéro NPARC | 23001916 |
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| Exporter la notice | Exporter en format RIS |
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| Identificateur de l’enregistrement | f1fa7815-4795-41ab-aabd-c4d5c9c0f8ca |
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| Enregistrement créé | 2017-05-24 |
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| Enregistrement modifié | 2020-04-22 |
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