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Linguistically–motivated and Lexicon Features for Sentiment Analysis of Italian Tweets

In questo articolo descriviamo il nostro sistema utilizzato per affrontare il compito di Polarity Classification del task SENTIPOLC della conferenza Evalita 2014. Sfruttando un gran numero di caratteristiche generiche che descrivono la struttura lessicale e sintattica del testo, la creazione automatica di lessici ad–hoc e l’uso di risorse disponibili esistenti, il sistema ha ottenuto il secondo miglior punteggio della competizione.


The 4th Conference for Evaluation of NLP and Speech Tools for Italian (EVALITA), Pisa, 2014

Autori esterni: Andrea Cimino (ILC-CNR), Felice Dell’Orletta (ILC-CNR)
Autori IIT:

Tipo: Articolo in Atti di convegno internazionale con referee
Area di disciplina: Computer Science & Engineering

File: clic.humnet.unipi_.it_proceedings_Proceedings-EVALITA-2014.pdf

Attività: Social Media Analysis