SEPLN (TASS)-2019 情感分析：基于深度学习的推文级情感分析
高能天体物理现象
2019-08-14 v1
摘要
本文描述了提交至“SEPLN (TASS)-2019 情感分析”共享任务的系统。该任务包括对西班牙语推文的情感分析，这些推文使用西班牙、秘鲁、哥斯达黎加、乌拉圭和墨西哥所讲的不同方言。推文较短（最多 240 字符）且语言非正式，即包含拼写错误、表情符号、拟声词等。情感分析包括将推文分类为 4 类，即 Positive、Negative、Neutral 和 None。为构建所提系统，我们使用如 LSTM 等深度学习网络。
引用
@article{arxiv.1908.00322,
title = {Evolution of relativistic thin discs with a finite ISCO stress: I. Stalled accretion},
author = {Andrew Mummery and Steven A. Balbus},
journal= {arXiv preprint arXiv:1908.00322},
year = {2019}
}
备注
11 pages, 4 figures. Accepted for publication in MNRAS