I den här artikeln utvecklar vi ett konvolutionellt neuralt nätverk för positionsdetektering i tweets. Enligt de officiella resultaten, vårt system rankas 1 st på subtask B (bland 9 lag) och rankas 2 nd på subtask A (bland 19 lag) på twitter test uppsättningen SemEval2016 Uppgift 6. Det viktigaste bidraget från vårt arbete är följande: Vi utformar ett "röstschema" för förutsägelser istället för att förutsäga när valideringsuppsättningens noggrannhet når sitt maximum. Dessutom gör vi vissa förbättringar av de specifika deluppgifterna. För deluppgift A separerar vi dataset i fem deldataset enligt deras mål, och tränar och testar fem separata modeller. För subtask B etablerar vi en tvåklassig träningsdatauppsättning från den officiella domänkorpusen, och sedan modifierar vi softmax-skiktet för att utföra treklassklassificering. Vårt system kan enkelt implementeras och optimeras för andra relaterade uppgifter.
Även i samband med SemEval-2016, arbetet i REF presenterar en strategi baserad på konvolutionella neurala nätverk som, i stället för att helt enkelt förutsäga när valideringsnoggrannheten kommer att nå sitt maximum, använder ett röstningssystem och andra sekundära förbättringar.
pkudblab at SemEval-2016 Task 6 : A Specific Convolutional Neural Network System for Effective Stance Detection
{'venue': 'SemEval@NAACL-HLT', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}