EmotionGIF-Yankee：一种基于鲁棒模型集成方法的情感分类器
计算与语言
2020-07-07 v1
摘要
本文提供了一种利用基于鲁棒模型的集成方法对情感进行分类的方法。我们对推文数据进行预处理以增强分词器的覆盖率。为减少领域偏差，我们首先对推文数据集进行预训练语言模型训练。此外，各分类器有其优缺点，我们利用不同类型的模型结合集成方法：平均与幂加权和。实验表明，我们的方法在情感分类上取得了积极效果。我们的系统在 SocialNLP 2020 EmotionGIF 竞赛评估的 26 支队伍中排名第三。
引用
@article{arxiv.2007.02259,
title = {EmotionGIF-Yankee: A Sentiment Classifier with Robust Model Based Ensemble Methods},
author = {Wei-Yao Wang and Kai-Shiang Chang and Yu-Chien Tang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2007.02259},
year = {2020}
}
备注
EmotionGIF 2020, the shared task of SocialNLP 2020