Denna uppsats beskriver NILC USP-systemet som deltog i SemEval-2013 Uppgift 2: Sentimentanalys i Twitter. Vårt system antar en hybridklassificeringsprocess som använder tre klassificeringsmetoder: regelbaserade, lexikonbaserade och maskininlärningsmetoder. Vi föreslår en pipeline arkitektur som extraherar de bästa egenskaperna från varje klassificering. Vårt system uppnådde en Fscore på 56,31% i Twitter meddelande-nivå subtask.
Filho och Pardo REF kombinerade regelbaserade, lexikonbaserade och maskininlärningsmetoder för twitterkänslaklassificering.
NILC_USP: A Hybrid System for Sentiment Analysis in Twitter Messages
{'venue': '*SEM', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}