Multilingual Sentiment Analysis for a Swiss Gig
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Autor:innen
Autor:in (Körperschaft)
Publikationsdatum
27.08.2018
Typ der Arbeit
Studiengang
Typ
04B - Beitrag Konferenzschrift
Herausgeber:innen
Wong, Ka Chun
Herausgeber:in (Körperschaft)
Betreuer:in
Übergeordnetes Werk
6th International Symposium on Computational and Business Intelligence (ISCBI 2018)
Themenheft
DOI der Originalpublikation
Link
Reihe / Serie
Reihennummer
Jahrgang / Band
Ausgabe / Nummer
Seiten / Dauer
Patentnummer
Verlag / Herausgebende Institution
Verlagsort / Veranstaltungsort
Basel
Auflage
Version
Programmiersprache
Abtretungsempfänger:in
Praxispartner:in/Auftraggeber:in
Zusammenfassung
We are developing a multilingual sentiment analysis solution for a Swiss human resource company working in the gig sector. To examine the feasibility of using machine learning in this context, we carried out three sentiment assignment experiments. As test data we use 963 hand annotated comments made by workers and their employers. Our baseline, machine learning (ML) on Twitter, had an accuracy of 0.77 with the Matthews correlation coefficient (MCC) of 0.32. A hybrid solution, Semantria from Lexalytics, had an accuracy of 0.8 with MCC of 0.42, while a tenfold cross-validation on the gig data yielded the accuracy of 0.87, F1 score 0.91, and MCC 0.65. Our solution did not require language assignment or stemming and used standard ML software. This shows that with more training data and some feature engineering, an industrial strength solution to this problem should be possible.
Schlagwörter
sentiment analysis, machine learning application, natural language processing, gig economy
Fachgebiet (DDC)
Veranstaltung
Startdatum der Ausstellung
Enddatum der Ausstellung
Startdatum der Konferenz
27.08.2018
Enddatum der Konferenz
29.08.2018
Datum der letzten Prüfung
ISBN
ISSN
Sprache
Englisch
Während FHNW Zugehörigkeit erstellt
Ja
Publikationsstatus
publication.page.publication.state.Pre-printinprinting
Begutachtung
Peer-Review der ganzen Publikation
Open Access-Status
Lizenz
Zitation
PUSTULKA, Elzbieta, Thomas HANNE, Eliane BLUMER und Manuel FRIEDER, 2018. Multilingual Sentiment Analysis for a Swiss Gig. In: Ka Chun WONG (Hrsg.), 6th International Symposium on Computational and Business Intelligence (ISCBI 2018). Basel. 27 August 2018. Verfügbar unter: https://doi.org/10.26041/fhnw-1765