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首页> 外文会议>Conference on empirical methods in natural language processing >A Factored Neural Network Model for Characterizing Online Discussions in Vector Space
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A Factored Neural Network Model for Characterizing Online Discussions in Vector Space

机译：向量空间中在线讨论的特征神经网络模型

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We develop a novel factored neural model that learns comment embeddings in an unsupervised way leveraging the structure of distributional context in online discussion forums. The model links different context with related language factors in the embedding space, providing a way to interpret the factored embeddings. Evaluated on a community endorsement prediction task using a large collection of topic-varying Reddit discussions, the factored embeddings consistently achieve improvement over other text representations. Qualitative analysis shows that the model captures community style and topic, as well as response trigger patterns.
机译：我们开发了一种新颖的分解式神经模型，该模型以无监督的方式利用在线讨论论坛中分布上下文的结构来学习评论嵌入。该模型将不同的上下文与嵌入空间中的相关语言因素联系在一起，从而提供了一种解释分解后的嵌入的方式。通过使用大量主题变化的Reddit讨论对社区认可预测任务进行评估，分解式嵌入始终比其他文本表示形式有所改进。定性分析表明，该模型捕获了社区样式和主题以及响应触发模式。

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