【24h】

UZH@SMM4H: System Descriptions

机译:uzh @ smm4h:系统描述

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摘要

Our team at the University of Zurich participated in the first 3 of the 4 sub-tasks at the Social Media Mining for Health Applications (SMM4H) shared task. We experimented with different approaches for text classification, namely traditional feature-based classifiers (Logistic Regression and Support Vector Machines), shallow neural networks, RCNNs, and CNNs. This system description paper provides details regarding the different system architectures and the achieved results.
机译:我们在苏黎世大学的团队参加了社交媒体挖掘的4个子任务中的前3名,用于健康申请(SMM4H)共享任务。我们尝试了不同的文本分类方法,即传统的基于特征的分类器(Logistic回归和支持向量机),浅神经网络,RCNN和CNNS。该系统描述文件提供了有关不同系统架构和实现结果的详细信息。

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