Participación de SINAI Word2Vec en TASS 2014

• A. Montejo-Ráez ^[1] ; M.A. García-Cumbreras ^[1] ; M.C. Díaz-Galiano ^[1]
  1. [1] Universidad de Jaén

     Universidad de Jaén

     Jaén, España

     
• Localización: TASS 2014 - Workshop on Sentiment Analysis at SEPLN: Workshop proceedings : XXX Congreso de la Sociedad Española de Procesamiento de Lenguaje Natural SEPLN 2014, 2014
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • SINAI Word2Vec participation in TASS 2014
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• Resumen
  • español

    Este artículo describe el sistema de clasificación de la polaridad utili- zado por el equipo SINAI-word2vec en la tarea 1 del workshop TASS 2014. Nuestro sistema se basa en un método supervisado con SVM sobre la sumatoria de vectores de palabras con un modelo generado a partir de la Wikipedia en español. Nuestra solución no sigue el modelo espacio vectorial clásico ni aplica análisis sintáctico o léxico alguno. Considerando cada palabra de forma independiente representada en el espacio de 200 dimensiones de Word2Vec se consigue capturar la semántica de cada tweet y ofrecer unos resultados aceptables en la clasificación de la polaridad.

  • English

    In this paper it is described the participation of the SINAI-word2vec team at the task 1 on polarity classification of the TASS 2014 workshop. Our system uses supervised learning with SVM over the summatory of word vectors in a model generated from the Spanish Wikipedia. Our solution does not follow the vector space model, nor lexical or syntactic analysis is applied. Just considering each word independently represented in a 200-dimensional space of a Word2Vec model, it is possible to capture the semantics of a tweet and report good results in polarity classification.