Sentiue: Target and Aspect based Sentiment Analysis in SemEval-2015 Task 12

This paper describes our participation in SemEval-2015 Task 12, and the opinion mining system sentiue. The general idea is that systems must determine the polarity of the sentiment expressed about a certain aspect of a target entity. For slot 1, entity and attribute category detection, our system applies a supervised machine learning classifier, for each label, followed by a selection based on the probability of the entity/attribute pair, on that domain. The target expression detection, for slot 2, is achieved by using a catalog of known targets for each entity type, complemented with named entity recognition. In the opinion sentiment slot, we used a 3 class polarity classifier, having BoW, lemmas, bigrams after verbs, presence of polarized terms, and punctuation based features. Working in unconstrained mode, our results for slot 1 were assessed with precision between 57% and 63%, and recall varying between 42% and 47%. In sentiment polarity, sentiue’s result accuracy was approximately 79%, reaching the best score in 2 of the 3 domains

Senti.ue: Tweet Overall Sentiment Classification Approach for SemEval-2014 Task 9

This document describes the senti.ue system and how it was used for partici- pation in SemEval-2014 Task 9 challenge. Our system is an evolution of our prior work, also used in last year’s edition of Sentiment Analysis in Twitter. This sys- tem maintains a supervised machine learn- ing approach to classify the tweet overall sentiment, but with a change in the used features and the algorithm. We use a re- stricted set of 47 features in subtask B and 31 features in subtask A. In the constrained mode, and for the five data sources, senti.ue achieved a score between 78,72 and 84,05 in subtask A, and a score between 55,31 and 71,39 in sub- task B. For the unconstrained mode, our score was slightly below, except for one case in subtask A

Une famille d'applications linéaires liée à l'hypothèse de Riemann généralisée

We exhibit a family of linear operators related to the almost-periodic approach for the generalized Riemann hypothesis

In search of reputation assessment: experiences with polarity classification in RepLab 2013

The diue system uses a supervised Machine Learning approach for the polarity classification subtask of RepLab. We used the Python NLTK for preprocessing, including file parsing, text analysis and feature extraction. Our best solution is a mixed strategy, combining bag-of-words with a limited set of features based on sentiment lexicons and superficial text analysis. This system begins by applying tokenization and lemmatization. Then each tweet content is analyzed and 18 features are obtained, related to presence of polarized term, negation before polarized expression and entity reference. For the first run, the learning and classification were performed with the Decision Tree algorithm, from the NLTK framework. In the second run, we used a pipeline of classifiers. The first classifier applies Naive Bayes in a bag-of-words feature model, with the 1500 most frequent words in the training set. The second classifier used the features from the first run plus another feature with the result from the previous classifier. Our system's best result had 0.54694 Accuracy and 0.31506 in F measure

The Senso Question Answering System at QA@CLEF 2008

This article has the Working Notes about the Universidade de Évora's participation in QA@CLEF2008 (http://www.clef-campaign.org/), based on the Senso question answer system and the Portuguese monolingual task

Recursos e percursos do programa integrado de educação e formação (PIEF) – Estudo de três casos no Alentejo

Este artigo reporta um estudo multicaso sobre o processo de reinserção escolar de três grupos/turma PIEF integrados no projeto Terra Nómada. A investigação incidiu sobre o processo de ensino desenvolvido pelas equipas, tendo por base entrevistas semiestruturadas, na modalidade de grupo focal, e análise documental dos materiais adotados. Como mais-valia sobressai a exploração de processos de ensino centrados no aluno e a existência de equipas fortemente motivadas e predispostas ao trabalho colaborativo, articulação e desenvolvimento de projetos transdisciplinares. O regime de codocência favoreceu a adoção de estratégias de ensino diversificadas e a organização de trabalho subjacente ao princípio da individualização. As iniciativas Terra Nómada fortaleceram a ligação com as famílias e tiveram um impacto evidente nas práticas profissionais dos docentes. As maiores debilidades situaram-se ao nível da gestão curricular, observando-se alguma simplificação do currículo enunciado, generalização dos planos individuais e reduzido controlo da sua execução

BCLaaS: implementação de uma base de conhecimento linguístico as-a-service

Na área de Processamento de Linguagem Natural existem operações muito frequentes, independentemente do maior ou menor grau de análise linguística praticada. Um caso muito comum é a consulta da lista de sinónimos de um termo. Num ambiente com várias aplicações deste género, como Sistemas de Pergunta-Resposta, Análise de Sentimentos e outros, a manutenção destes recursos de apoio linguístico junto de cada aplicação torna-se pouco eficaz. Para cada ajuste numa coleção de sinónimos, por exemplo, seria necessário gerir o processo de atualização dos recursos individuais instalados junto das aplicações. Este trabalho descreve a conceção de uma base de conhecimento linguístico as-a-service, considerando aspetos de armazenamento, comunicação e gestão de conteúdo, que permitam uma solução evolutiva e eficiente