
摘要
本文描述了我们尝试使用卷积神经网络(CNNs)和长短期记忆网络(LSTMs)构建最先进的Twitter情感分类器的过程。我们的系统利用大量未标注数据对词嵌入进行预训练。随后,我们使用未标注数据的一个子集,通过远监督方法对词嵌入进行微调。最终的CNNs和LSTMs在SemEval-2017 Twitter数据集上进行了训练,期间再次对词嵌入进行了微调。为了提高性能,我们将多个CNNs和LSTMs组合在一起。我们的方法在40个团队中,在所有五个英语子任务中均取得了第一名的成绩。
本文描述了我们尝试使用卷积神经网络(CNNs)和长短期记忆网络(LSTMs)构建最先进的Twitter情感分类器的过程。我们的系统利用大量未标注数据对词嵌入进行预训练。随后,我们使用未标注数据的一个子集,通过远监督方法对词嵌入进行微调。最终的CNNs和LSTMs在SemEval-2017 Twitter数据集上进行了训练,期间再次对词嵌入进行了微调。为了提高性能,我们将多个CNNs和LSTMs组合在一起。我们的方法在40个团队中,在所有五个英语子任务中均取得了第一名的成绩。