Synalp-Empathic: A Valence Shifting Hybrid System for Sentiment Analysis

Alexandre Denis 1 Samuel Cruz-Lara 1 Nadia Bellalem 1 Lotfi Bellalem 1
1 SYNALP - Natural Language Processing : representations, inference and semantics
LORIA - NLPKD - Department of Natural Language Processing & Knowledge Discovery
Abstract : This paper describes the Synalp-Empathic system that competed in SemEval-2014 Task 9B Sentiment Analysis in Twitter. Our system combines syntactic-based va-lence shifting rules with a supervised learning algorithm (Sequential Minimal Optimization). We present the system, its features and evaluate their impact. We show that both the valence shifting mech-anism and the supervised model enable to reach good results.
Type de document :
Communication dans un congrès
8th International Workshop on Semantic Evaluation (SemEval 2014), Aug 2014, Dublin, Ireland. pp.605 - 609, 2014
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Contributeur : Alexandre Denis <>
Soumis le : jeudi 22 janvier 2015 - 16:12:11
Dernière modification le : mardi 24 avril 2018 - 13:32:39
Document(s) archivé(s) le : jeudi 23 avril 2015 - 10:05:12

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  • HAL Id : hal-01099671, version 1

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Alexandre Denis, Samuel Cruz-Lara, Nadia Bellalem, Lotfi Bellalem. Synalp-Empathic: A Valence Shifting Hybrid System for Sentiment Analysis. 8th International Workshop on Semantic Evaluation (SemEval 2014), Aug 2014, Dublin, Ireland. pp.605 - 609, 2014. 〈hal-01099671〉

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