Vi beskriver ett konvolutionellt neuralt nätverk som lär sig funktion representationer för korta textposter med hashtaggar som en övervakad signal. Den föreslagna metoden är tränad på upp till 5,5 miljarder ord som förutsäger 100 000 möjliga hashtaggar. Förutom ett starkt resultat på själva hashtaggens förutsägelseuppgift visar vi att dess inlärda återgivning av text (vidgning av hashtagsetiketter) är användbar även för andra uppgifter. I detta syfte lägger vi fram resultat om en dokumentrekommendationsuppgift, där den också överträffar ett antal baslinjer.
En konvolutionell neural nätverksmodell för att förutsäga hashtaggar föreslogs i REF.
#TagSpace: Semantic Embeddings from Hashtags
{'venue': 'EMNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}