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Presentamos diferentes métodos para análisis de sentimiento de tweets en español: SVM basado en centroide de word embeddings, CNN y LSTM. Analizamos los resultados obtenidos usando el corpus de la competencia análisis de sentimiento TASS, obteniendo resultados en el estado del arte para nuestros clasificadores. Como la categoría de los neutros es la más difícil de clasificar, nos enfocamos en entender los problemas de clasificación de los neutros y analizamos la composición de esta clase en profundidad para obtener ideas sobre cómo mejorar los clasificadores.
We present different methods for Sentiment analysis in Spanish tweets: SVM based on word embeddings centroid for the tweet, CNN and LSTM.We analyze the results obtained using the corpora from the TASS sentiment analysis challenge, obtaining state of the art results in the performance of the classifiers. As the neutral category is the hardest one to classify, we focus in understanding the neutral tweets classification problems and we further analyze the composition of this class in order to extract insights on how to improve the classifiers.
