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EiTAKA at SemEval-2018 Task 1: An Ensemble of N-Channels ConvNet and XGboost Regressors for Emotion Analysis of Tweets

机译:EiTAKA在SemEval-2018上的任务1:由N通道ConvNet和XGboost回归器组成的推文情感分析工具

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摘要

This paper describes our system that has been used in Task 1 Affect in Tweets. We combine two different approaches. The first one called N-Stream ConvNets, which is a deep learning approach where the second one is XGboost re-gressor based on a set of embedding and lexicons based features. Our system was evaluated on the testing sets of the tasks outperforming all other approaches for the Arabic version of valence intensity regression task and valence ordinal classification task.
机译:本文介绍了我们在推文中的“任务1影响”中使用的系统。我们结合了两种不同的方法。第一个称为N-Stream ConvNets,这是一种深度学习方法,第二个方法是基于一组嵌入和基于词典的功能的XGboost回归器。我们的系统在任务测试集上进行了评估,其性能优于阿拉伯版本的价强度回归任务和价序分类任务的所有其他方法。

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