I detta dokument presenterar vi två djupinlärningssystem som tävlade på SemEval-2018 Task 3 "Irony detection in English tweets". Vi designar och ensembler två oberoende modeller, baserade på återkommande neurala nätverk (Bi-LSTM), som fungerar på ord- och karaktärsnivå, för att fånga både semantisk och syntaktisk information i tweets. Våra modeller är förstärkta med en själv-attention mekanism, för att identifiera de mest informativa ord. Den inbäddade lager av vår Wordlevel modell initieras med ord 2vec ord inbäddningar, förträngd på en samling av 550 miljoner engelska tweets. Vi har inte använt några handgjorda funktioner, lexikon eller externa dataset som tidigare information och våra modeller är utbildade end-to-end med bakåtutbredning på begränsade data. Dessutom ger vi visualiseringar av tweets med kommentarer till de framträdande tecknen på det uppmärksamhetsskikt som kan bidra till att tolka de föreslagna modellernas inre funktioner. Vi rankade 2 ND av 42 lag i Subtask A och 2 ND av 31 lag i Subtask B. Dock, efter-task-komplettering förbättringar av våra modeller uppnå toppmoderna resultat ranking 1 st för båda deluppgifter.
REF bygga en ensemble av två staplar av BiLSTMs (ord och teckennivå) med uppmärksamhet.
NTUA-SLP at SemEval-2018 Task 3: Tracking Ironic Tweets using Ensembles of Word and Character Level Attentive RNNs
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}