LyS at TASS 2013: Analysing Spanish tweets by means of dependency parsing, semantic-oriented lexicons and psychometric word-properties
David Vilares Calvo, Miguel Á. Alonso, Carlos Gómez‐Rodríguez · Dialnet (Universidad de la Rioja) · 2013
espanolEste articulo describe el enfoque utilizado por nuestro grupo para resolver las tareas de analisis global del sentimiento, identificacion de topicos y clasi- ficacion de la tendencia politica sobre tuits en espanol; propuestas en el Taller de Analisis del Sentimiento en la SEPLN (TASS 2013). Como paso previo, se realiza un preprocesado ad-hoc para normalizar los tuits. A continuacion, se lleva a cabo un analisis morfologico de los tuits para luego obtener su estructura sintactica aplicando algoritmos de analisis de dependencias. Nuestra propuesta tambien emplea recursos psicologicos, que permiten explotar las caracteristicas psicometricas del lenguaje humano. Los resultados experimentales confirman la robustez de la propuesta, que en terminos generales ha obtenido un buen rendimiento, alcanzando el primer puesto en la tarea de clasificacion de topicos. EnglishThis article describes the approach developed by our group in order to resolve the sentiment analysis at a global level, topic identification and political tendency classification tasks on Spanish tweets; proposed at the Workshop of Sentiment Analysis at sepln (tass 2013). As a preliminary step, we carry out an ad-hoc preprocessing in order to normalise the tweets. We then apply part-of-speech tagging and dependency parsing algorithms to the tweets to obtain their syntactic structure. Our proposal also employs psychological resources in order to exploit the psychometric properties of human language. The experimental results confirm the robustness of the proposal, which has achieved good performance in general, being the best-performing approach in the topic classification task.