JUNLP@Dravidian-CodeMix-FIRE2020：基于双向RNN与语言标签的码混合推文情感分类
计算与语言
2020-10-21 v1
摘要
情感分析在过去二十年中一直是活跃的研究领域，且近来随着社交媒体的出现，对社交媒体文本情感分析的需求日益增长。由于社交媒体文本并非单一语言且大体为码混合性质，传统情感分类模型无法产生可接受的结果。本文试图解决这一研究问题，使用双向 LSTM 配合语言标注，以对从社交媒体提取的码混合泰米尔语文本进行情感标注。所呈算法在测试数据上评估时，分别获得0.59的精确率、0.66的召回率与0.58的 F1 分数。
引用
@article{arxiv.2010.10111,
title = {JUNLP@Dravidian-CodeMix-FIRE2020: Sentiment Classification of Code-Mixed Tweets using Bi-Directional RNN and Language Tags},
author = {Sainik Kumar Mahata and Dipankar Das and Sivaji Bandyopadhyay},
journal= {arXiv preprint arXiv:2010.10111},
year = {2020}
}