UWB at SemEval-2016 Task 5: Aspect Based Sentiment Analysis

Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F49777513%3A23520%2F16%3A43929351" target="_blank" >RIV/49777513:23520/16:43929351 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
—
DOI - Digital Object Identifier
—

Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
UWB at SemEval-2016 Task 5: Aspect Based Sentiment Analysis
Popis výsledku v původním jazyce
This paper describes our system used in the Aspect Based Sentiment Analysis (ABSA) task of SemEval 2016. Our system uses Maximum Entropy classifier for the aspect category detection and for the sentiment polarity task. Conditional Random Fields (CRF) are used for opinion target extraction. We achieve state-of-the-art results in 9 experiments among the constrained systems and in 2 experiments among the unconstrained systems.
Název v anglickém jazyce
UWB at SemEval-2016 Task 5: Aspect Based Sentiment Analysis
Popis výsledku anglicky
This paper describes our system used in the Aspect Based Sentiment Analysis (ABSA) task of SemEval 2016. Our system uses Maximum Entropy classifier for the aspect category detection and for the sentiment polarity task. Conditional Random Fields (CRF) are used for opinion target extraction. We achieve state-of-the-art results in 9 experiments among the constrained systems and in 2 experiments among the unconstrained systems.

Projekt
<a href="/cs/project/LO1506" target="_blank" >LO1506: Podpora udržitelnosti centra NTIS - Nové technologie pro informační společnost</a><br>
Návaznosti
P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)<br>S - Specificky vyzkum na vysokych skolach

Rok uplatnění
2016
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Podobné výsledky(10)