使用自注意力网络进行推文标题党检测
计算与语言
2017-10-17 v1
摘要
推文中的标题党检测仍然是一个难以捉摸的挑战。在本文中，我们描述了参加 2017 年标题党挑战赛 (Clickbait Challenge 2017) 的 Zingel Clickbait Detector 的解决方案，该方案能够评估每条推文的标题党程度。我们首先根据标注方案，将回归问题重新表述为多分类问题。为了执行多分类，我们在双向门控循环单元 的隐藏状态上应用了 token 级别的自注意力机制，使模型能够通过关注重要的 token 来生成推文任务特定的向量表示。该自注意力神经网络可进行端到端训练，无需任何人工特征工程。我们的检测器在 2017 年标题党挑战赛的最终评估中排名第一。
引用
@article{arxiv.1710.05364,
title = {Clickbait Detection in Tweets Using Self-attentive Network},
author = {Yiwei Zhou},
journal= {arXiv preprint arXiv:1710.05364},
year = {2017}
}