首页> 外文会议>Workshop on computational approaches to subjectivity, sentiment and social media analysis >EmotiKLUE at IEST 2018: Topic-Informed Classification of Implicit Emotions
【24h】

EmotiKLUE at IEST 2018: Topic-Informed Classification of Implicit Emotions

机译:在IEST 2018上的EmotiKLUE:内隐情绪的主题信息分类

获取原文

摘要

EmotiKLUE is a submission to the Implicit Emotion Shared Task. It is a deep learning system that combines independent representations of the left and right contexts of the emotion word with the topic distribution of an LDA topic model. EmotiKLUE achieves a macro average F_1 score of 67.13%, significantly outperforming the baseline produced by a simple ML classifier. Further enhancements after the evaluation period lead to an improved F_1 score of 68.10%.
机译:EmotiKLUE是隐式情感共享任务的提交。这是一个深度学习系统,将情感词左右上下文的独立表示与LDA主题模型的主题分布结合在一起。 EmotiKLUE的宏观平均F_1得分为67.13%,明显优于简单ML分类器产生的基线。评估期之后的进一步增强导致F_1得分提高了68.10%。

著录项

相似文献

  • 外文文献
  • 中文文献
  • 专利
获取原文

客服邮箱:kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备:11010802029741号 ICP备案号:京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有
  • 客服微信

  • 服务号