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)
Competición
Idioma
Español (Costa Rica)
Español (Mexico)
Español (Peru)
Español (Spain)
Español (Uruguay)
NLP topic
Tarea abstracta
Año
2019
Enlace publicación
Métrica Ranking
Macro F1
Mejores resultados para la tarea
| Sistema | MacroPrecision | MacroRecall | MacroF1 Ordenar ascendente |
|---|---|---|---|
| ELiRF-UPV | 0.4970 | 0.5360 | 0.5150 |
| RETUYT-InCo | 0.5880 | 0.4540 | 0.5120 |
| ELiRF-UPV | 0.4900 | 0.5120 | 0.5010 |
| Atalaya | 0.4980 | 0.4990 | 0.4990 |
| ELiRF-UPV | 0.4980 | 0.4930 | 0.4960 |
| GTH-ETSIT-UPM | 0.5210 | 0.4660 | 0.4920 |
| GTH-ETSIT-UPM | 0.4970 | 0.4770 | 0.4870 |
| RETUYT-InCo | 0.4870 | 0.4850 | 0.4860 |
| Atalaya | 0.5330 | 0.4440 | 0.4840 |
| Atalaya | 0.4720 | 0.4670 | 0.4690 |
