I den här artikeln utvecklar vi ett system för djupinlärning för Twitter-klassifikation på budskapsnivå. Bland de 45 inlämnade systemen inklusive deltagarna i SemEval 2013 rankas vårt system (Coooolll) 2:a på Twitter2014 testuppsättningen av SemEval 2014 Task 9. Coooolll är byggd i en övervakad inlärningsram genom att konktentera de känsla-specifika ord inbäddning (SSWE) funktioner med de senaste handgjorda funktioner. Vi utvecklar ett neuralt nätverk med hybridförlust funktion 1 för att lära SSWE, som kodar känslan information av tweets i den kontinuerliga representationen av ord. För att få storskalig utbildning corpora, tränar vi SSWE från 10M tweets samlas in av positiva och negativa smilisar, utan någon manuell annotering. Vårt system kan enkelt återinföras med det allmänt tillgängliga känslospecifika ordet inbäddning.
I REF, ett neuralt nätverk som lär sig ord inbäddningar byggs genom att använda kontextuell information om data och övervakade poäng av orden.
Coooolll: A Deep Learning System for Twitter Sentiment Classification
{'venue': 'SemEval@COLING', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}