JU_KS@SAIL_CodeMixed-2017：面向印度语码混合社交媒体文本的情感分析
计算与语言
2018-02-19 v1
摘要
本文报道了我们在 ICON-2017 自然语言处理工具竞赛中针对印度语言（SAIL）语码混合情感分析共享任务的工作。为实现我们的系统，我们使用了一种称为多项朴素贝叶斯(Multinomial Naïve Bayes)的机器学习算法，并利用 n-gram 与 SentiWordnet 特征进行训练。我们还使用了小型英语 SentiWordnet 与小型孟加拉语 SentiWordnet，但未使用任何印地语 SentiWordnet。我们在竞赛发布的印地语—英语与孟加拉语—英语语码混合社交媒体数据集上测试了系统。我们的系统性能非常接近竞赛中表现最佳的系统。在孟加拉语—英语与印地语—英语两组运行中，我们的系统在所有提交运行中均排名第 3，并荣获竞赛三等奖。
引用
@article{arxiv.1802.05737,
title = {JU_KS@SAIL_CodeMixed-2017: Sentiment Analysis for Indian Code Mixed Social Media Texts},
author = {Kamal Sarkar},
journal= {arXiv preprint arXiv:1802.05737},
year = {2018}
}
备注
NLP Tool Contest on Sentiment Analysis for Indian Languages (Code Mixed) held in conjunction with the 14th International Conference on Natural Language Processing, 2017