Senti17在SemEval-2017任务4中：用于推文极性分类的十个卷积神经网络投票器
计算与语言
2017-05-08 v1
摘要
本文介绍了Senti17系统，该系统使用十个卷积神经网络(ConvNet)为一条推文分配情感标签。该网络由一个卷积层、随后一个全连接层以及顶部的Softmax组成。该网络的十个实例以相同的词嵌入作为输入进行初始化，但网络权重初始化不同。我们通过选择十个投票者中多数给出的情感标签来组合所有实例的结果。该系统在SemEval-2017任务4的38个系统中排名第四，成绩为67.4%。
引用
@article{arxiv.1705.02023,
title = {Senti17 at SemEval-2017 Task 4: Ten Convolutional Neural Network Voters for Tweet Polarity Classification},
author = {Hussam Hamdan},
journal= {arXiv preprint arXiv:1705.02023},
year = {2017}
}