IIIDYT在SemEval-2018任务3：英语推文中的反讽检测
IIIDYT at SemEval-2018 Task 3: Irony detection in English tweets
摘要：
在本文中，我们介绍了我们的系统，用于英语推文中的反讽检测任务，这是SemEval 2018的一部分。我们提出了表示学习方法，该方法依赖于多层双向LSTM，而不使用提供额外语义信息的外部特征。虽然我们的模型能够在验证集中优于基线，但我们的结果显示在测试集上的泛化能力有限。考虑到数据集的大小有限，我们认为使用更多的预训练方案将大大改善所获得的结果。
英文摘要：
In this paper we introduce our system for the task of Irony detection in English tweets, a part of SemEval 2018. We propose representation learning approach that relies on a multi-layered bidirectional LSTM, without using external features that provide additional semantic information. Although our model is able to outperform the baseline in the validation set, our results show limited generalization power over the test set. Given the limited size of the dataset, we think the usage of more pre-training schemes would greatly improve the obtained results.
机构、总结、中文摘要均由AI分析而来，可能存在错误，请以论文正文为准。
