Att upptäcka ironi är en viktig uppgift för att minera finkornig information från sociala webbmeddelanden. Därför syftar Semeval-2018 uppgift 3 till att upptäcka ironiska tweets (subtask A) och deras ironi typer (subtask B). För att ta itu med denna uppgift föreslår vi ett system som bygger på ett tätt sammankopplat LSTM-nätverk med en strategi för lärande med flera uppgifter. I vår täta LSTM-modell tar varje lager alla resultat från tidigare lager som ingång. Det sista LSTM-skiktet kommer att mata ut de dolda representationerna av texter, och de kommer att användas i tre klassificeringsuppgifter. Dessutom har vi flera typer av funktioner för att förbättra modellens prestanda. Vår modell uppnådde en F-poäng på 70.54 (rankad 2/43) i deluppgiften A och 49.47 (rankad 3/29) i deluppgiften B. De experimentella resultaten bekräftar effektiviteten i vårt system.
I REF föreslår forskarna ett system som bygger på ett tätt anslutet LSTM-nätverk.
THU_NGN at SemEval-2018 Task 3: Tweet Irony Detection with Densely connected LSTM and Multi-task Learning
{'venue': 'SemEval@NAACL-HLT', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}