Mikrobloggningstjänster gör det möjligt för användare att skapa hashtaggar för att kategorisera sina inlägg. Under de senaste åren har uppgiften att rekommendera hashtaggar för mikrobloggar fått ökad uppmärksamhet. De flesta befintliga metoder är dock beroende av handgjorda egenskaper. Motiverad av den framgångsrika användningen av långtidsminne (LSTM) för många naturliga språkbearbetningsuppgifter, antar vi LSTM för att lära sig representationen av ett mikroblogginlägg. Observera att hashtaggar anger de primära ämnena för mikroblogginlägg, föreslår vi en ny uppmärksamhetsbaserad LSTM-modell som införlivar ämnesmodellering i LSTM-arkitekturen genom en uppmärksamhetsmekanism. Vi utvärderar vår modell med hjälp av en stor real-world dataset. Experimentella resultat visar att vår modell avsevärt överträffar olika konkurrenskraftiga basmetoder. Dessutom ger införandet av topikal uppmärksamhetsmekanism mer än 7,4 % förbättring av F1-poängen jämfört med standard LSTM-metoden.
Efter att observera att hashtags anger de primära ämnena för microblog inlägg, Li et al. Ref föreslog en uppmärksamhetsbaserad LSTM-modell som införlivar ämnesmodellering i LSTM-arkitekturen genom en uppmärksamhetsmekanism.
Hashtag Recommendation with Topical Attention-Based LSTM
{'venue': 'COLING', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}