I detta dokument presenterar vi ett system för märkning av kommentarer som bygger på en strategi för djupt lärande. Vi behandlar svar urval uppgift som en sekvens märkning problem och föreslå återkommande konvolution neurala nätverk för att känna igen bra kommentarer. I den återkommande arkitekturen i vårt system, använder vår strategi 2-dimensionella konvolutionella neurala nätverk för att lära sig den distribuerade representationen för frågekommentar par, och tilldelar etiketter till kommentarsekvensen med en återkommande neurala nätverk över CNN. Jämfört med metoden med villkorade slumpmässiga fält presterar vårt tillvägagångssätt bättre prestanda på Macro-F1 (53,82 %) och uppnår högsta noggrannhet (73,18 %), F1-värde (79,76 %) för att förutsäga den goda klassen i denna svarsvalsutmaning.
Slutligen, den femte bästa laget, ICRC-HIT, behandlade svaret urval uppgift som en sekvens märkning problem och föreslog återkommande konvolutionella neurala nätverk för att känna igen bra kommentarer REF.
ICRC-HIT: A Deep Learning based Comment Sequence Labeling System for Answer Selection Challenge
{'venue': 'Proceedings of the 9th International Workshop on Semantic Evaluation (SemEval 2015)', 'journal': 'Proceedings of the 9th International Workshop on Semantic Evaluation (SemEval 2015)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}