I detta dokument föreslår vi en klassificering för att förutsäga budskapsnivå känslor av engelska micro-blogg meddelanden från Twitter. Vår metod bygger på den konvolutionella meningen inbäddande metod som föreslås av (Savern och Moschitti, 2015a; Savern och Moschitti, 2015b). Vi utnyttjar stora mängder data med fjärrövervakning för att träna en ensemble av 2-lagers konvolutionella neurala nätverk vars förutsägelser kombineras med hjälp av en slumpmässig skogsklassning. Vår strategi utvärderades på dataseten i tävlingen SemEval-2016 (Task 4) som överträffar alla andra metoder för meddelande Polarity Classification-uppgiften.
Den vinnande lösningen av SemEval 2016 REF utnyttjade ensembler av konvolutionella neurala nätverk (CNN).
SwissCheese at SemEval-2016 Task 4: Sentiment Classification Using an Ensemble of Convolutional Neural Networks with Distant Supervision
{'venue': 'SemEval@NAACL-HLT', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}