基于图结构 LSTM 的 Reddit 对话建模
计算与语言
2017-04-10 v1
摘要
本文提出了一种利用图结构双向 LSTM 对社交媒体上的线程讨论进行建模的新方法，该 LSTM 表示了层级和时间对话结构。在预测 Reddit 讨论中评论受欢迎程度的任务实验中，所提模型针对不同输入特征集优于节点独立架构。分析显示该模型在整个讨论过程中有益，在早期和晚期阶段都改善了检测。此外，利用双向树状态更新的语言线索有助于识别争议性评论。
引用
@article{arxiv.1704.02080,
title = {Conversation Modeling on Reddit using a Graph-Structured LSTM},
author = {Vicky Zayats and Mari Ostendorf},
journal= {arXiv preprint arXiv:1704.02080},
year = {2017}
}
备注
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