Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

UWB at SemEval-2018 Task 3: Irony detection in English tweets

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F49777513%3A23520%2F18%3A43957249" target="_blank" >RIV/49777513:23520/18:43957249 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

    <a href="https://www.aclweb.org/anthology/S18-1084" target="_blank" >https://www.aclweb.org/anthology/S18-1084</a>

  • DOI - Digital Object Identifier

    <a href="http://dx.doi.org/10.18653/v1/S18-1084" target="_blank" >10.18653/v1/S18-1084</a>

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    UWB at SemEval-2018 Task 3: Irony detection in English tweets

  • Popis výsledku v původním jazyce

    This paper describes our system created for the SemEval-2018 Task 3: Irony detection in English tweets. Our strongly constrained system uses only the provided training data without any additional external resources. Our system is based on Maximum Entropy classifier and various features using parse tree, POS tags, and morphological features. Even without additional lexicons and word embeddings we achieved fourth place in Subtask A and seventh in Subtask B in terms of accuracy

  • Název v anglickém jazyce

    UWB at SemEval-2018 Task 3: Irony detection in English tweets

  • Popis výsledku anglicky

    This paper describes our system created for the SemEval-2018 Task 3: Irony detection in English tweets. Our strongly constrained system uses only the provided training data without any additional external resources. Our system is based on Maximum Entropy classifier and various features using parse tree, POS tags, and morphological features. Even without additional lexicons and word embeddings we achieved fourth place in Subtask A and seventh in Subtask B in terms of accuracy

Klasifikace

  • Druh

    O - Ostatní výsledky

  • CEP obor

  • OECD FORD obor

    10201 - Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)

Návaznosti výsledku

  • 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<br>I - Institucionalni podpora na dlouhodoby koncepcni rozvoj vyzkumne organizace

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2018

  • Kód důvěrnosti údajů

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů