Resumen de TASS 2018: The Strength of Deep Learning in Language Understanding Tasks

Manuel Carlos Díaz Galiano , Miguel Ángel García Cumbreras , Manuel García Vega, Yoan Gutiérrez Vázquez , Eugenio Martínez Cámara , Alejandro Piad Morffis, Julio Villena

• español

  La edición de 2018 de TASS ha sido la de la evolución de TASS hacia un taller de evaluación competitiva sobre tareas de análisis semántico y de entendimiento del lenguaje, ampliando así su cobertura de tareas más allá del análisis de opiniones. De este modo, a las dos tareas cl asicas de clasificación de la polaridad a nivel de tuit y a nivel de aspecto, se ha añadido una tarea de extracción de relaciones semánticas en el dominio médico, y otra de clasificación de emociones en el dominio periodístico. Son numerosos los sistemas que se evaluaron en TASS 2018, y hay que destacar que la mayoría de ellos están a la vanguardia en el uso de técnicas de clasificación, destacando los sistemas basados en Aprendizaje Profundo. Como contribución adicional, TASS 2018 ha publicado dos nuevos corpora, correspondientes a las dos nuevas tareas.

• English

  The edition of TASS in 2018 was the edition of the evolution of TASS to a competitive evaluation workshop on semantic and text understanding tasks. Consequently, TASS has enlarged the coverage of tasks, and it goes beyond sentiment analysis. Thereby, two new tasks focused on semantic relation extraction in the health domain and emotion classification in the news domain were added to the two traditional tasks of TASS, namely sentiment analysis at tweet level and aspect level. Several systems were submitted, and most of them are based on state of the art classification methods, which highlight those ones grounded in Deep Learning. As addition contribution, TASS 2018 released two new corpora, specifically the ones of the two new tasks.