要約
本論文では、最新のTwitter感情分析分類器を生成するために畳み込みニューラルネットワーク（CNNs）と長短期記憶（LSTMs）ネットワークを使用した試みについて述べます。当システムは大量のラベルなしデータを用いて単語埋め込みを事前学習します。その後、ラベルなしデータのサブセットを使用して、遠隔監督により単語埋め込みを微調整します。最終的なCNNsとLSTMsは、SemEval-2017 Twitterデータセットで訓練され、単語埋め込みも再度微調整されます。性能向上のため、複数のCNNsとLSTMsをアンサンブルで使用しました。当アプローチは40チームの中において、5つの英語サブタスク全てで第1位の成績を達成しました。