論文の概要: COVCOR20 at WNUT-2020 Task 2: An Attempt to Combine Deep Learning and Expert rules

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.03191v1
• Date: Mon, 7 Sep 2020 15:54:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-21 02:56:27.224227
• Title: COVCOR20 at WNUT-2020 Task 2: An Attempt to Combine Deep Learning and Expert rules
• Title（参考訳）: covcor20 at wnut-2020 task 2: ディープラーニングとエキスパートルールを組み合わせた試み
• Authors: Ali H\"urriyeto\u{g}lu and Ali Safaya and Nelleke Oostdijk and Osman Mutlu and Erdem Y\"or\"uk
• Abstract要約: WNUT-2020 Task 2の範囲内で,深層学習モデルと言語情報を用いたテキスト分類システムを開発した。 いずれのディープラーニングシステムも言語的に情報提供されたルールでシステムより優れていますが,3つのシステムの統合(出力)により,より優れたパフォーマンスを実現することが可能であることが分かりました。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In the scope of WNUT-2020 Task 2, we developed various text classification systems, using deep learning models and one using linguistically informed rules. While both of the deep learning systems outperformed the system using the linguistically informed rules, we found that through the integration of (the output of) the three systems a better performance could be achieved than the standalone performance of each approach in a cross-validation setting. However, on the test data the performance of the integration was slightly lower than our best performing deep learning model. These results hardly indicate any progress in line of integrating machine learning and expert rules driven systems. We expect that the release of the annotation manuals and gold labels of the test data after this workshop will shed light on these perplexing results.
• Abstract（参考訳）: WNUT-2020 Task 2の範囲内で,深層学習モデルと言語情報を用いたテキスト分類システムを開発した。 いずれの深層学習システムも,言語的にインフォームされたルールを用いたシステムよりも優れていたが,これらの3つのシステムの統合(アウトプット)によって,相互評価設定における各アプローチのスタンドアロンパフォーマンスよりも優れたパフォーマンスが得られることがわかった。 しかし、テストデータでは、統合の性能は私たちの最高のディープラーニングモデルよりもわずかに低かった。 これらの結果は、機械学習とエキスパートルール駆動システムの統合の進展を示すものはほとんどない。 このワークショップの後、アノテーションマニュアルとテストデータのゴールドラベルのリリースが、これらの混乱する結果に光を当てると期待しています。

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