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2018 | OriginalPaper | Buchkapitel

Overview of the NLPCC 2017 Shared Task: Chinese News Headline Categorization

verfasst von : Xipeng Qiu, Jingjing Gong, Xuanjing Huang

Erschienen in: Natural Language Processing and Chinese Computing

Verlag: Springer International Publishing

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Abstract

In this paper, we give an overview for the shared task at the CCF Conference on Natural Language Processing & Chinese Computing (NLPCC 2017): Chinese News Headline Categorization. The dataset of this shared task consists 18 classes, 12,000 short texts along with corresponded labels for each class. The dataset and example code can be accessed at https://​github.​com/​FudanNLP/​nlpcc2017_​news_​headline_​categorization.

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Literatur
1.
Zhu, F., Dong, X., Song, R., Hong, Y., Zhu, Q.: A multiple learning model based voting system for news headline classification. In: Proceedings of the CCF Conference on Natural Language Processing & Chinese Computing (2017)
2.
Hochreiter, S., Schmidhuber, J.: Long short-term memory. Neural Comput. 9(8), 1735–1780 (1997)CrossRef
3.
4.
Yin, Z., Tang, J., Chengsen, Luo, W., Luo, Z., Ma, X.: A semantic representation enhancement method for Chinese news headline classification. In: Proceedings of the CCF Conference on Natural Language Processing & Chinese Computing (2017)
5.
Lu, Z., Liu, W., Zhou, Y., Hu, X., Wang, B.: An effective approach for Chinese news headline classification base on multi-representation mixed model with attention and ensemble learning. In: Proceedings of the CCF Conference on Natural Language Processing & Chinese Computing (2017)
Metadaten
Titel
Overview of the NLPCC 2017 Shared Task: Chinese News Headline Categorization
verfasst von
Xipeng Qiu
Jingjing Gong
Xuanjing Huang
Copyright-Jahr
2018
Buch
Natural Language Processing and Chinese Computing

Print ISBN: 978-3-319-73617-4

Electronic ISBN: 978-3-319-73618-1

Copyright-Jahr: 2018

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-319-73618-1_85