論文の概要: Multitask Models for Supervised Protests Detection in Texts

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.02954v1
• Date: Wed, 6 May 2020 17:00:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-06 06:00:29.336159
• Title: Multitask Models for Supervised Protests Detection in Texts
• Title（参考訳）: テキストにおける教師付き抗議検出のためのマルチタスクモデル
• Authors: Benjamin J. Radford
• Abstract要約: これら2、3つのタスクの予測を同時に生成できるマルチタスクニューラルネットワークを適用します。 本稿では,自動政治イベント符号化における最先端技術に近い性能を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.8073142980733
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The CLEF 2019 ProtestNews Lab tasks participants to identify text relating to political protests within larger corpora of news data. Three tasks include article classification, sentence detection, and event extraction. I apply multitask neural networks capable of producing predictions for two and three of these tasks simultaneously. The multitask framework allows the model to learn relevant features from the training data of all three tasks. This paper demonstrates performance near or above the reported state-of-the-art for automated political event coding though noted differences in research design make direct comparisons difficult.
• Abstract（参考訳）: clef 2019 protestnewsの参加者は、大規模なニュースデータ内の政治的抗議に関連するテキストを識別する。 3つのタスクは、記事の分類、文の検出、イベント抽出である。 これら2、3つのタスクを同時に予測できるマルチタスクニューラルネットワークを適用します。 マルチタスクフレームワークにより、モデルは3つのタスクのトレーニングデータから関連する機能を学ぶことができる。 本論文は, 政治イベント自動符号化における最先端技術に近い性能を示すが, 研究設計の相違は直接比較が困難である。

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