Sentiment Classification - Multi-Task-Learning und l1/l2 ...

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Aufgabenstellung und Lösungsansatz Umsetzung Evaluation Demo Fazit Referenzen Daten Methoden Korpusformat Klassenarchitektur Hadoop Parameter-Optimierung weitere Experimente: ◮ Margin Perceptron (update if y i 〈x i , w z , t〉
Aufgabenstellung und Lösungsansatz Umsetzung Evaluation Demo Fazit Referenzen Parameter-Optimierung Daten Methoden Korpusformat Klassenarchitektur Hadoop Maß: Error-Rate ◮ Lernrate η t : 10, 10 −1 , 10 −2 , 10 −3 , 10 −4 , 10 −5 , 10 −6 , 1 , exp, dec t ◮ Epochenzahl t: 1, 10, 20, 30 ◮ Auswahl der top k Features: k = 10, 100, 1.000, 2.000, 5.000, 10.000, 50.000 Optimale Parameter: 10 Epochen, Lernrate = 10 −2 , top 5000 Features Mirko Hering, Julia Kreutzer, Jasmin Schröck Sentiment Classification
Seite 1 und 2: Aufgabenstellung und Lösungsansatz
Seite 5 und 6: Lösungsansatz Aufgabenstellung und
Seite 11 und 12: Klassenarchitektur Aufgabenstellung
Seite 15: Aufgabenstellung und Lösungsansatz
Seite 21 und 22: Multi Task Learning Aufgabenstellun
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