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Self-attention for Twitter sentiment analysis in Spanish

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Self-attention for Twitter sentiment analysis in Spanish

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Nombre: Gonzalez-BarbaHur ...
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Nombre: JIFS179881.pdf
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Formato: PDF
Descripción: Versión editorial
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dc.contributor.author González-Barba, José Ángel es_ES
dc.contributor.author Hurtado Oliver, Lluis Felip es_ES
dc.contributor.author Pla Santamaría, Ferran es_ES
dc.date.accessioned 2021-09-03T03:34:07Z
dc.date.available 2021-09-03T03:34:07Z
dc.date.issued 2020 es_ES
dc.identifier.issn 1064-1246 es_ES
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/10251/171323
dc.description.abstract [EN] This paper describes our proposal for Sentiment Analysis in Twitter for the Spanish language. The main characteristics of the system are the use of word embedding specifically trained from tweets in Spanish and the use of self-attention mechanisms that allow to consider sequences without using convolutional nor recurrent layers. These self-attention mechanisms are based on the encoders of the Transformer model. The results obtained on the Task 1 of the TASS 2019 workshop, for all the Spanish variants proposed, support the correctness and adequacy of our proposal. es_ES
dc.description.sponsorship This work has been partially supported by the Spanish MINECO and FEDER founds under project AMIC (TIN2017-85854-C4-2-R) and the GiSPRO project (PROMETEU/2018/176). Work of Jose-Angel Gonzalez is financed by Universitat Politecnica de Valencia under grant PAID-01-17. es_ES
dc.language Inglés es_ES
dc.publisher IOS Press es_ES
dc.relation.ispartof Journal of Intelligent & Fuzzy Systems es_ES
dc.rights Reserva de todos los derechos es_ES
dc.subject Twitter es_ES
dc.subject Sentiment analysis es_ES
dc.subject Transformer encoders es_ES
dc.subject.classification LENGUAJES Y SISTEMAS INFORMATICOS es_ES
dc.title Self-attention for Twitter sentiment analysis in Spanish es_ES
dc.type Artículo es_ES
dc.identifier.doi 10.3233/JIFS-179881 es_ES
dc.relation.projectID info:eu-repo/grantAgreement/UPV//PAID-01-17/ es_ES
dc.relation.projectID info:eu-repo/grantAgreement/AEI/Plan Estatal de Investigación Científica y Técnica y de Innovación 2013-2016/TIN2017-85854-C4-2-R/ES/AMIC-UPV: ANALISIS AFECTIVO DE INFORMACION MULTIMEDIA CON COMUNICACION INCLUSIVA Y NATURAL/ es_ES
dc.relation.projectID info:eu-repo/grantAgreement/GVA//PROMETEO%2F2018%2F176/ES/GISPRO-GENOMIC INFORMATION SYSTEMS PRODUCTION/ es_ES
dc.rights.accessRights Abierto es_ES
dc.contributor.affiliation Universitat Politècnica de València. Departamento de Sistemas Informáticos y Computación - Departament de Sistemes Informàtics i Computació es_ES
dc.description.bibliographicCitation González-Barba, JÁ.; Hurtado Oliver, LF.; Pla Santamaría, F. (2020). Self-attention for Twitter sentiment analysis in Spanish. Journal of Intelligent & Fuzzy Systems. 39(2):2165-2175. https://doi.org/10.3233/JIFS-179881 es_ES
dc.description.accrualMethod S es_ES
dc.relation.publisherversion https://doi.org/10.3233/JIFS-179881 es_ES
dc.description.upvformatpinicio 2165 es_ES
dc.description.upvformatpfin 2175 es_ES
dc.type.version info:eu-repo/semantics/publishedVersion es_ES
dc.description.volume 39 es_ES
dc.description.issue 2 es_ES
dc.relation.pasarela S\421123 es_ES
dc.contributor.funder GENERALITAT VALENCIANA es_ES
dc.contributor.funder Agencia Estatal de Investigación es_ES
dc.contributor.funder European Regional Development Fund es_ES
dc.contributor.funder Universitat Politècnica de València es_ES
dc.description.references Hochreiter, S., & Schmidhuber, J. (1997). Long Short-Term Memory. Neural Computation, 9(8), 1735-1780. doi:10.1162/neco.1997.9.8.1735 es_ES


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