Polarity classification

El objetivo de esta tarea es clasificar los tweets en tres niveles de polaridad: positiva, negativa y neutral. Los tweets están escritos en diferentes variantes del idioma español: (ES-España, CR-Costa Rica, PE-Perú, UY-Uruguay y MX-México).

Publicación
Manuel Carlos Díaz-Galiano, Manuel García-Vega, Edgar Casasola, Luis Chiruzzo, Miguel García-Cumbreras, Eugenio Martínez Cámara, Daniela Moctezuma, Arturo Montejo Ráez, Marco Antonio Sobrevilla Cabezudo, Eric Tellez, Mario Graff, Sabino Miranda (2019) Overview of TASS 2019: One More Further for the Global Spanish Sentiment Analysis Corpus. Proceedings of the Iberian Languages Evaluation Forum (IberLEF 2019)
Idioma
Español (Costa Rica)
Español (Mexico)
Español (Peru)
Español (Spain)
Español (Uruguay)
Tarea abstracta
Año
2019
Métrica Ranking
Macro F1

Mejores resultados para la tarea

Sistema MacroPrecision MacroRecall MacroF1
Atalaya 0.4980 0.4990 0.4990
ELiRF-UPV 0.4970 0.5360 0.5150
RETUYT-InCo 0.4370 0.4390 0.4380
ELiRF-UPV 0.4560 0.4390 0.4470
Atalaya 0.4620 0.4460 0.4540
Atalaya 0.4720 0.4670 0.4690
ELiRF-UPV 0.4980 0.4930 0.4960
RETUYT-InCo 0.5880 0.4540 0.5120
ELiRF-UPV 0.4900 0.5120 0.5010
GTH-ETSIT-UPM 0.5210 0.4660 0.4920

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