LIMSI_UPV在SemEval-2020任务9中的工作：用于代码混合情感分析的循环卷积神经网络
计算与语言
2020-09-01 v1 人工智能
摘要
本文描述了LIMSI UPV团队参与SemEval-2020任务9（代码混合社交媒体文本情感分析）的情况。所提出的方法在SentiMix印地语-英语子任务中参赛，该子任务旨在解决给定印地语-英语代码混合推文的情感预测问题。我们提出循环卷积神经网络(Recurrent Convolutional Neural Network)，结合循环神经网络与卷积网络以更好地捕捉文本语义，用于代码混合情感分析。所提出的系统在给定测试数据上取得0.69（最佳运行）的F1分数，并在SentiMix印地语-英语子任务中获得第9名（Codalab用户名：somban）。
引用
@article{arxiv.2008.13173,
title = {LIMSI_UPV at SemEval-2020 Task 9: Recurrent Convolutional Neural Network for Code-mixed Sentiment Analysis},
author = {Somnath Banerjee and Sahar Ghannay and Sophie Rosset and Anne Vilnat and Paolo Rosso},
journal= {arXiv preprint arXiv:2008.13173},
year = {2020}
}
备注
To be published in the Proceedings of the 14th International Workshop on Semantic Evaluation (SemEval-2020), Barcelona, Spain, Sep. Association for Computational Linguistics