論文の概要: BUT-FIT at SemEval-2020 Task 5: Automatic detection of counterfactual
statements with deep pre-trained language representation models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.14128v1
- Date: Tue, 28 Jul 2020 11:16:11 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-06 01:26:30.988123
- Title: BUT-FIT at SemEval-2020 Task 5: Automatic detection of counterfactual
statements with deep pre-trained language representation models
- Title（参考訳）: semeval-2020タスク5: deep pre-trained language representation modelを用いた反事実文の自動検出
- Authors: Martin Fajcik, Josef Jon, Martin Docekal, Pavel Smrz
- Abstract要約: 本稿では,BUT-FITによるSemEval-2020 Task 5: Modelling Causal Reasoning in Language: Detecting Counterfactualsについて述べる。
課題は、ある文が偽物を含むかどうかを検出することである。
どちらのサブタスクでも,RoBERTa LRMが最善を尽くすことがわかった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.853018135783218
- License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
- Abstract: This paper describes BUT-FIT's submission at SemEval-2020 Task 5: Modelling
Causal Reasoning in Language: Detecting Counterfactuals. The challenge focused
on detecting whether a given statement contains a counterfactual (Subtask 1)
and extracting both antecedent and consequent parts of the counterfactual from
the text (Subtask 2). We experimented with various state-of-the-art language
representation models (LRMs). We found RoBERTa LRM to perform the best in both
subtasks. We achieved the first place in both exact match and F1 for Subtask 2
and ranked second for Subtask 1.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,BUT-FITによるSemEval-2020 Task 5: Modelling Causal Reasoning in Language: Detecting Counterfactualsについて述べる。
この課題は、ある文が反事実(Subtask1)を含むか否かを検知し、そのテキスト(Subtask2)から反事実の先行部分と後続部分の両方を抽出することに焦点を当てている。
我々は様々な最先端言語表現モデル(LRM)を実験した。
両サブタスクにおいて,RoBERTa LRMが最善を尽くすことがわかった。
完全一致とf1でsubtask 2で1位を獲得し、subtask 1で2位にランクインしました。
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