Denna uppsats beskriver universitetet i Sheffields inlämning till SemEval 2016 Twitter Stance Detection svagt övervakad uppgift (SemEval 2016 Task 6, Subtask B). I läge upptäckt, är målet att klassificera positionen för en tweet mot ett mål som "favor", "mot", eller "ingen". I Subtask B skiljer sig målen i testdata från målen i träningsdata, vilket gör uppgiften mer utmanande men också mer realistisk. För att ta itu med bristen på målspecifika träningsdata använder vi en stor uppsättning omärkta tweets som innehåller alla mål och utbildar en påse-of-words autoencoder för att lära sig hur man producerar funktion representationer av tweets. Dessa funktioner representationer används sedan för att träna en logistisk regression klassificerare på märkta tweets, med ytterligare funktioner som en indikator på om målet finns i tweeten. Vår inskickade körning på testdata uppnådde en F1 på 0,3270.
En inlämning REF till SemEval 2016 Twitter Stance Detection uppgift fokuserar på att skapa en påse-of-words auto kodare, och utbilda den över tokenized tweets.
USFD at SemEval-2016 Task 6: Any-Target Stance Detection on Twitter with Autoencoders
{'venue': 'SemEval@NAACL-HLT', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}