Sammanfattning Under de senaste två decennierna har sociala medier framträtt som nästan en alternativ värld där människor kommunicerar med varandra och uttrycker åsikter om nästan vad som helst. Detta gör plattformar som Facebook, Reddit, Twitter, Myspace etc. En rik bank av heterogena data, främst uttryckta via text men som återspeglar alla text- och icke-textuella data som mänsklig interaktion kan ge upphov till. Vi föreslår en ny uppmärksamhetsbaserad hierarkisk LSTM-modell för att klassificera diskursaktsekvenser i samtal i sociala medier, som syftar till att utvinna data från onlinediskussioner med textbetydelser bortom meningsnivå. Den mycket unika uppgiften är en fullständig kategorisering av möjliga pragmatiska roller i informella textdiskussioner, tvärtemot vad som sägs om frågesvar, positionsbestämning eller sarkasmidentifiering som i hög grad är rollspecifika uppgifter. Tidiga försök gjordes på en Reddit diskussion dataset. Vi tränar vår modell på samma data och presenterar testresultat på två olika datauppsättningar, en från Reddit och en från Facebook. Vår föreslagna modell överträffade den tidigare när det gäller domänoberoende; utan att använda plattformsberoende strukturella funktioner uppnådde vår hierarkiska LSTM med ordrelevans-uppmärksamhetsmekanism F1-poäng på 71% respektive 66% för att förutsäga diskursroller för kommentarer i Reddit- och Facebook-diskussioner. Effektivitet av återkommande och konvolutionella arkitekturer för att lära sig diskursiv representation på samma uppgift har presenterats och analyserats, med olika ord och kommentarer inbäddande scheman. Vår uppmärksamhetsmekanism gör det möjligt för oss att undersöka relevansordning av textsegment i enlighet med deras roll i diskursen. Vi presenterar en mänsklig notator experiment för att presentera viktiga observationer om modellering och data annotation. Utrustad med vår textbaserade diskursidentifieringsmodell, frågar vi hur Subhabrata Dutta Jadavpur University, Kolkata, Indien, e-post: subha0009@gmail.com
Dutta m.fl. REF använde en uppmärksamhetsbaserad hierarkisk LSTM-modell för ytterligare förbättring av diskursen akt klassificering på samma datauppsättning.
How did the discussion go: Discourse act classification in social media conversations
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}