Många klassificeringsuppgifter i sociala medier analyserar innehållet i ett meddelande, men tar inte hänsyn till sammanhanget i meddelandet. Till exempel, i tweet position klassificering - där en tweet kategoriseras enligt en synvinkel som den espouses - den uttryckta synpunkt beror på latent övertygelser som innehas av användaren. I den här artikeln undersöker vi om inkorporering av kunskap om författaren kan förbättra tweet positionsklassificeringen. Dessutom, eftersom författarinformation och inbäddningar ofta inte är tillgängliga för märkta utbildningsexempel, föreslår vi en halvövervakad förutbildningsmetod för att förutsäga användarens inbäddningar. Även om de neurala ställningstaganden vi lär oss ofta överträffas av en baslinje SVM, skapar författaren inbäddning pre-training förbättringar över ett icke-förtränade neurala nätverk på fyra av fem domäner i SemEval 2016 6A tweet position klassificering uppgift. I en tweet gun control position klassificering datauppsättning, förbättringar från förträning är bara uppenbara när träningsdata är begränsad.
Dessutom använde REF sammanhang för användarna tweets för att konstruera författare inbäddning och förutsäga läget.
Using Author Embeddings to Improve Tweet Stance Classification
{'venue': 'NUT@EMNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}