Vi återger fyra Twitter-klassificeringsmetoder som deltog i tidigare SemEval-utgåvor med olika funktionsuppsättningar. De reproducerade tillvägagångssätten kombineras i en ensemble, med ett medelvärde av de enskilda klassificeringarnas konfidenspoäng för de tre klasserna (positiva, neutrala, negativa) och beslutande känslapolaritet baserat på dessa medelvärden. Den experimentella utvärderingen av SemEval-data visar att våra re-implementeringar något överträffar deras respektive original. Dessutom är det inte alltför förvånande att ensemblen av de reproducerade tillvägagångssätten tjänar som en stark bas i den nuvarande utgåvan där den är topprankad på 2015 års testuppsättning.
Vinnaren systemet REF kombineras i en ensemble fyra Twitter känsla klassificering metoder som deltog i tidigare SemEval utgåvor.
Webis: An Ensemble for Twitter Sentiment Detection
{'venue': 'SemEval@NAACL-HLT', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}