I detta arbete tillämpar vi ordinbäddningar och neurala nätverk med Long Short-Term Memory (LSTM) på textklassificeringsproblem, där klassificeringskriterierna bestäms i samband med ansökan. Vi undersöker särskilt två ansökningar. Den första är Actionability, där vi bygger modeller för att klassificera sociala mediemeddelanden från kunder hos tjänsteleverantörer som Actionable eller icke-Actionable. Vi bygger modeller för över 30 olika språk för att kunna agera, och de flesta modellerna uppnår noggrannhet runt 85%, med en viss noggrannhet på över 90%. Vi visar också att använda LSTM neurala nätverk med ord inbäddningar kraftigt överträffar traditionella tekniker. För det andra undersöker vi klassificeringen av meddelanden med avseende på politisk inriktning, där sociala mediemeddelanden klassificeras som demokratiska eller republikanska. Modellen kan klassificera meddelanden med en hög noggrannhet på 87,57 %. Som en del av våra experiment, varierar vi olika hyperparametrar av neurala nätverk, och rapporterar effekten av sådan variation på noggrannheten. Dessa handlingskraft modeller har använts för att producera och hjälpa företag agenter ge kundsupport genom att prioritera vilka meddelanden att svara på. Modellen för politisk inriktning har öppnats och gjorts tillgänglig för bredare användning.
Rao m.fl. REF använde ordinbäddningar och långtidsminne (LSTM) återkommande neurala nätverk (RNN) för att klassificera twittermeddelanden som demokratiska eller republikaner.
Actionable and Political Text Classification using Word Embeddings and LSTM
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}