Uppgift 1 i den internationella workshopen SemEval 2018, Affect in Tweets, introducerar fem subtasks (El-reg, El-oc, V-reg, V-oc och E-c) för att upptäcka intensiteten av känslor på engelska, arabiska och spanska tweets. Denna uppsats beskriver TeamUNCC:s system för att upptäcka känslor på engelska och arabiska tweets. Vår strategi är ny genom att vi presenterar samma arkitektur för alla de fem deluppgifterna på både engelska och arabiska. Huvudingången i systemet är en kombination av ord 2vek och doc2vek inbäddningar och en uppsättning psykolingvista drag (t.ex. från AffectiveTweets Weka-paket). Vi tillämpar en helt ansluten neural nätverk arkitektur och få resultat som visar betydande förbättringar i Spearman korrelation poäng över baslinje modeller som tillhandahålls av Uppgift 1 arrangörer, (från 0,03 till 0,23). TeamUNCC:s system rankas trea i subtask El-oc och fyraa i andra subtasks för arabiska tweets.
I Ref föreslogs ett tillvägagångssätt för att upptäcka intensiteten av påverkan i tweets.
TeamUNCC at SemEval-2018 Task 1: Emotion Detection in English and Arabic Tweets using Deep Learning
{'venue': 'SemEval@NAACL-HLT', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}