NLPR@SRPOL 在 SemEval-2019 任务6与任务5中的工作：语言增强的深度学习攻击性句子分类器
计算与语言
2019-04-11 v1
摘要
本文呈现为 SemEval-2019 竞赛任务5 hat-Eval Basile 等人 (2019)（队名：LU Team）与任务6 OffensEval Zampieri 等人 (2019b)（队名：NLPR@SRPOL）所开发的系统，我们在子任务 C 中取得第2名。该系统以集成方式结合了若干模型（LSTM、Transformer、OpenAI 的 GPT、随机森林、SVM）与多种嵌入（自定义、ELMo、fastText、Universal Encoder），并辅以额外语言特征（黑名单词数、特殊字符等）。该系统采用多级黑名单与大规模爬取数据语料，标注为一般攻击性。文中我们对结果做了广泛分析，并展示特征与嵌入的组合如何影响模型性能。
引用
@article{arxiv.1904.05152,
title = {NLPR@SRPOL at SemEval-2019 Task 6 and Task 5: Linguistically enhanced deep learning offensive sentence classifier},
author = {Alessandro Seganti and Helena Sobol and Iryna Orlova and Hannam Kim and Jakub Staniszewski and Tymoteusz Krumholc and Krystian Koziel},
journal= {arXiv preprint arXiv:1904.05152},
year = {2019}
}