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Senti17 at SemEval-2017 Task 4: Ten Convolutional Neural Network Voters for Tweet Polarity Classification

机译:senm17在semEval-2017任务4:十个卷积神经网络选民   推特极性分类

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摘要

This paper presents Senti17 system which uses ten convolutional neuralnetworks (ConvNet) to assign a sentiment label to a tweet. The network consistsof a convolutional layer followed by a fully-connected layer and a Softmax ontop. Ten instances of this network are initialized with the same wordembeddings as inputs but with different initializations for the networkweights. We combine the results of all instances by selecting the sentimentlabel given by the majority of the ten voters. This system is ranked fourth inSemEval-2017 Task4 over 38 systems with 67.4%
机译:本文介绍了Senti17系统,该系统使用十个卷积神经网络(ConvNet)为推文分配情感标签。该网络由一个卷积层,一个全连接层和一个顶部的Softmax组成。该网络的十个实例用与输入相同的词嵌入初始化,但网络权重使用不同的初始化。我们通过选择十个投票者中大多数投票者给出的情感标签来组合所有实例的结果。该系统在38个系统中以67.4%的排名在2017年SemEval-Task 4中排名第四

著录项

  • 作者

    Hamdan, Hussam;

  • 作者单位
  • 年度 2017
  • 总页数
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种
  • 中图分类

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