I detta dokument presenteras systembeskrivning av vår inlämning till SemEval-2018 task-1: Effect in tweets for the English language. Vi kombinerar tre olika funktioner som genereras med hjälp av djupinlärningsmodeller och traditionella metoder i stöd vektormaskiner för att skapa ett enhetligt ensemblesystem. En robust representation av en tweet lärs med hjälp av en multi-attention-baserad arkitektur som använder en blandning av olika förtränade inbäddningar. Dessutom presenteras en analys av olika egenskaper. Vårt system rankad 2 nd, 5 th, och 7 th i olika deluppgifter bland 75 lag.
I REF kombinerade de tre olika funktioner som genererades med hjälp av djupinlärningsmodeller och traditionella metoder i stödvektormaskiner (SVM) för att skapa ett enhetligt ensemblesystem.
TCS Research at SemEval-2018 Task 1: Learning Robust Representations using Multi-Attention Architecture
{'venue': 'SemEval@NAACL-HLT', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}