Vi beskriver MITRE:s underkastelse till SemEval-2016 Uppgift 6, Att upptäcka Stance i Tweets. Denna insats uppnådde topppoäng i Task A om övervakad position upptäckt, vilket ger en genomsnittlig F1 poäng på 67,8 när man bedömer om en tweet författare var för eller mot ett ämne. Vi använde ett återkommande neuralt nätverk initierat med funktioner inlärda via fjärrövervakning på två stora omärkta dataset. Vi tränade inbäddningar av ord och fraser med ordet 2vec skip-gram metod, sedan använde dessa funktioner för att lära mening representationer via en hashtag förutsägelse extra uppgift. Dessa meningsvektorer finjusterades sedan för positionsdetektering på flera hundra märkta exempel. Resultatet blev ett högpresterande system som använde överföringslärande för att maximera värdet av tillgängliga träningsdata.
Det bästa resultatet erhölls genom en djupt lärande metod baserad på en återkommande neurala nätverk REF.
MITRE at SemEval-2016 Task 6: Transfer Learning for Stance Detection
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}