Vi tar itu med uppgiften att extrahera tweets som nämner en specifik händelse från alla tweets som innehåller relevanta sökord, för vilka de viktigaste utmaningarna inkluderar obalanserade positiva och negativa fall, och bristen på manuellt märkta träningsdata. Befintliga metoder utnyttja några manuellt givna frö händelser och stora omärkta tweets för att träna en klassificering, genom att använda förväntan legalisering utbildning med diskreta ngram funktioner. Vi föreslår en LSTM-baserad neuralmodell som lär sig tweet-nivåfunktioner automatiskt. Jämfört med diskreta ngram funktioner, kan den neurala modellen potentiellt fånga icke-lokala beroenden och djup semantisk information, som är mer effektiva för att reda ut subtila semantiska skillnader mellan sanna händelse nämner och falska fall som använder liknande formuleringsmönster. Resultat på både tweets och foruminlägg visar att vår neurala modell är mer effektiv jämfört med en toppmodern diskret baslinje.
Ref föreslog en LSTM-baserad metod som lär sig tweet-nivåfunktioner automatiskt för att extrahera händelser från tweet omnämnanden.
Expectation-Regulated Neural Model for Event Mention Extraction
{'venue': 'HLT-NAACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}