Reed 参加 SemEval-2020 任务 9：针对语码混合情感分析的微调与词袋方法
计算与语言
2020-08-05 v2
摘要
作为 SemEval-2020 竞赛任务 9（被称为 SentiMix 任务）的参与者，我们探索了在 Hinglish（印地语-英语语码混合）推文上的情感分析任务。我们有两种主要方法：1) 通过微调预训练的 BERT 模型应用迁移学习；2) 在词袋表示上训练前馈神经网络。在竞赛的评估阶段，我们用最佳模型获得了 71.3% 的 F 分数，在官方系统排名的 62 个参赛作品中位列第 名。
关键词
引用
@article{arxiv.2007.13061,
title = {Reed at SemEval-2020 Task 9: Fine-Tuning and Bag-of-Words Approaches to Code-Mixed Sentiment Analysis},
author = {Vinay Gopalan and Mark Hopkins},
journal= {arXiv preprint arXiv:2007.13061},
year = {2020}
}