Vi presenterar Tweet2Vec, en ny metod för att generera generella vektor representation av tweets. Modellen lär sig tweet inbäddningar med teckennivå CNN-LSTM encoderdecoder. Vi tränade vår modell på 3 miljoner slumpmässigt utvalda engelskspråkiga tweets. Modellen utvärderades med hjälp av två metoder: tweet semantisk likhet och tweet känsla kategorisering, överträffar den tidigare state-of-art i båda uppgifterna. Utvärderingarna visar kraften i tweeten inbäddningar som genereras av vår modell för olika tweet kategorisering uppgifter. De vektor representationer som genereras av vår modell är generiska, och kan därför tillämpas på en mängd olika uppgifter. Även om den modell som presenteras i denna uppsats är utbildad på engelska tweets, kan den metod som presenteras användas för att lära tweet inbäddningar för olika språk.
Vosoughi m.fl. REF presenterar en modell som lär sig tweet inbäddning med hjälp av tecken-nivå CNN-LSTM encoderdecoder, som utbildas med tre miljoner slumpmässigt utvalda engelska tweets.
Tweet2Vec: Learning Tweet Embeddings Using Character-level CNN-LSTM Encoder-Decoder
{'venue': "SIGIR '16", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}