In order to evaluate the sentiment

In order to evaluate the sentiment analysis system on external resources, we employed the data
provided for training in the SemEval 2013 Task
2 “Sentiment Analysis from Twitter” 7. The initial training data has been provided in two stages:
1) sample datasets for the first task and the second task and 2) additional training data for the two
tasks. We employ the joint sample datasets as test
data (denoted as t∗) and the data released subsequently as training data (denoted as T ∗). We employ the union of these two datasets to perform
cross-validation experiments (the joint dataset is
denoted as T ∗ +t∗. The characteristics of the
dataset are described in Table 1. On the last column, we also include the baseline in terms of accuracy, which is computed as the number of examples of the majoritary class over the total number of examples.

Kết quả (Việt) 1:

Để đánh giá hệ thống phân tích tình cảm về tài nguyên bên ngoài, chúng tôi sử dụng dữ liệucung cấp đào tạo trong công việc SemEval năm 20132 "tình cảm phân tích từ Twitter" 7. Dữ liệu đào tạo ban đầu đã được cung cấp trong hai giai đoạn:1) mẫu datasets cho tác vụ đầu tiên và thứ hai nhiệm vụ và 2) đào tạo bổ sung dữ liệu cho hai ngườinhiệm vụ. Chúng tôi sử dụng chung mẫu datasets như kiểm tradữ liệu (biểu hiện như là t∗) và dữ liệu phát hành sau đó như là dữ liệu đào tạo (biểu hiện như T ∗). Chúng tôi sử dụng các công đoàn của các datasets hai để thực hiệnthí nghiệm qua xác nhận (số liệu chung làbiểu hiện như T ∗ + t∗. Các đặc tính của cácsố liệu được mô tả trong bảng 1. Trên các cột cuối cùng, chúng tôi cũng bao gồm các đường cơ sở trong điều khoản của tính chính xác, mà được tính là một số ví dụ về lớp majoritary trong tổng số ví dụ.

Kết quả (Việt) 2:

Để đánh giá các hệ thống phân tích tâm lý về nguồn lực bên ngoài, chúng tôi sử dụng các dữ liệu
được cung cấp đào tạo trong năm 2013 SemEval công tác
2 "Niềm Phân tích từ Twitter" 7. Dữ liệu huấn luyện ban đầu đã được cung cấp trong hai giai đoạn:
1) bộ dữ liệu mẫu cho Nhiệm vụ đầu tiên và nhiệm vụ thứ hai và 2) dữ liệu đào tạo bổ sung cho hai
nhiệm vụ. Chúng tôi sử dụng các bộ dữ liệu doanh mẫu như kiểm tra
dữ liệu (ký hiệu là t *) và các dữ liệu phát hành sau đó như dữ liệu huấn luyện (ký hiệu là T *). Chúng tôi sử dụng sự kết hợp của hai bộ số liệu này để thực hiện
các thí nghiệm cross-validation (các số liệu doanh được
ký hiệu là T * + * t. Các đặc tính của các
tập dữ liệu được mô tả trong Bảng 1. Trên cột cuối cùng, chúng tôi cũng bao gồm các cơ sở về chính xác, mà được tính là số ví dụ về các lớp majoritary so với tổng số các ví dụ.