論文の概要: UIT-HSE at WNUT-2020 Task 2: Exploiting CT-BERT for Identifying COVID-19
Information on the Twitter Social Network
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.02935v3
- Date: Fri, 13 Nov 2020 08:48:28 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-21 02:56:52.053080
- Title: UIT-HSE at WNUT-2020 Task 2: Exploiting CT-BERT for Identifying COVID-19
Information on the Twitter Social Network
- Title（参考訳）: UIT-HSE at WNUT-2020 Task 2: Exploiting CT-BERT for Identification COVID-19 Information on the Twitter Social Network
- Authors: Khiem Vinh Tran, Hao Phu Phan, Kiet Van Nguyen, Ngan Luu-Thuy Nguyen
- Abstract要約: 本稿では,W-NUT 2020 Shared Task 2: Identification of Informative COVID-19 English Tweets。
我々は,様々な微調整技術を用いた COVID-Twitter-BERT (CT-BERT) に基づくトランスフォーマーモデルを用いた簡易かつ効果的なアプローチを提案する。
その結果、F1スコアの90.94%を達成し、このタスクのリーダーボードで3位となり、合計56チームが参加した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.7528170226206443
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Recently, COVID-19 has affected a variety of real-life aspects of the world
and led to dreadful consequences. More and more tweets about COVID-19 has been
shared publicly on Twitter. However, the plurality of those Tweets are
uninformative, which is challenging to build automatic systems to detect the
informative ones for useful AI applications. In this paper, we present our
results at the W-NUT 2020 Shared Task 2: Identification of Informative COVID-19
English Tweets. In particular, we propose our simple but effective approach
using the transformer-based models based on COVID-Twitter-BERT (CT-BERT) with
different fine-tuning techniques. As a result, we achieve the F1-Score of
90.94\% with the third place on the leaderboard of this task which attracted 56
submitted teams in total.
- Abstract（参考訳）: 最近、新型コロナウイルスは世界中の様々な現実の側面に影響を与え、恐ろしい結果をもたらした。
新型コロナウイルスに関するツイートがTwitterで公開されている。
しかし、これら複数のつぶやきは非形式的であり、有用なAIアプリケーションのための情報的ツイートを検出する自動システムを構築することは困難である。
本稿では,w-nut 2020 share task 2: identification of informative covid-19 english tweets で行った。
特に,様々な微調整技術を用いて,COVID-Twitter-BERT(CT-BERT)に基づくトランスフォーマーモデルを用いた簡易かつ効果的なアプローチを提案する。
その結果、F1スコア90.94\%を達成し、このタスクのリーダーボードで3位となり、合計56チームが参加した。
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