Unsupervised Methods to Improve Aspect-Based Sentiment Analysis in Czech

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F49777513%3A23520%2F16%3A43929372" target="_blank" >RIV/49777513:23520/16:43929372 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

<a href="http://dx.doi.org/10.13053/CyS-20-3-2469" target="_blank" >http://dx.doi.org/10.13053/CyS-20-3-2469</a>

DOI - Digital Object Identifier

<a href="http://dx.doi.org/10.13053/CyS-20-3-2469" target="_blank" >10.13053/CyS-20-3-2469</a>

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

Unsupervised Methods to Improve Aspect-Based Sentiment Analysis in Czech

Popis výsledku v původním jazyce

We examine the effectiveness of several unsupervised methods for latent semantics discovery as features for aspect-based sentiment analysis (ABSA). We use the shared task definition from SemEval 2014. In our experiments we use labeled and unlabeled corpora within the restaurants domain for two languages: Czech and English. We show that our models improve the ABSA performance and prove that our approach is worth exploring. Moreover, we achieve new state-of-the-art results for Czech. Another important contribution of our work is that we created two new Czech corpora within the restaurant domain for the ABSA task: one labeled for supervised training, and the other (considerably larger) unlabeled for unsupervised training. The corpora are available to the research community

Název v anglickém jazyce

Unsupervised Methods to Improve Aspect-Based Sentiment Analysis in Czech

Popis výsledku anglicky

We examine the effectiveness of several unsupervised methods for latent semantics discovery as features for aspect-based sentiment analysis (ABSA). We use the shared task definition from SemEval 2014. In our experiments we use labeled and unlabeled corpora within the restaurants domain for two languages: Czech and English. We show that our models improve the ABSA performance and prove that our approach is worth exploring. Moreover, we achieve new state-of-the-art results for Czech. Another important contribution of our work is that we created two new Czech corpora within the restaurant domain for the ABSA task: one labeled for supervised training, and the other (considerably larger) unlabeled for unsupervised training. The corpora are available to the research community

Druh

J_x - Nezařazeno - Článek v odborném periodiku (Jimp, Jsc a Jost)

CEP obor

JD - Využití počítačů, robotika a její aplikace

OECD FORD obor

—

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

Název periodika

Computación y Sistemas

ISSN

1405-5546

e-ISSN

—

Svazek periodika

20

Číslo periodika v rámci svazku

3

Stát vydavatele periodika

MX - Spojené státy mexické

Počet stran výsledku

11

Strana od-do

365-375

Kód UT WoS článku

000390866300006

EID výsledku v databázi Scopus

2-s2.0-84989913411