論文の概要: PublishInCovid19 at WNUT 2020 Shared Task-1: Entity Recognition in Wet Lab Protocols using Structured Learning Ensemble and Contextualised Embeddings

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.02142v2
• Date: Thu, 15 Oct 2020 08:33:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-10 21:31:29.292488
• Title: PublishInCovid19 at WNUT 2020 Shared Task-1: Entity Recognition in Wet Lab Protocols using Structured Learning Ensemble and Contextualised Embeddings
• Title（参考訳）: PublishInCovid19 at WNUT 2020 Shared Task-1:Entity Recognition in Wet Lab Protocols using Structured Learning Ensembles and Contextualized Embeddings (英語)
• Authors: Janvijay Singh, Anshul Wadhawan
• Abstract要約: Wet Lab Protocols上でのエンティティ認識の課題に対処するために,私たちが採用したアプローチについて述べる。 第1フェーズでは,様々な文脈の単語埋め込みとBiLSTM-CRFモデルを用いて実験を行った。 第2段階では,11種類のBiLSTM-CRFモデルからなるアンサンブルを生成する。 最終提案は, 部分的, 正確な一致に対して0.8175と0.7757のマイクロF1スコアを達成した。
• 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 this paper, we describe the approach that we employed to address the task of Entity Recognition over Wet Lab Protocols -- a shared task in EMNLP WNUT-2020 Workshop. Our approach is composed of two phases. In the first phase, we experiment with various contextualised word embeddings (like Flair, BERT-based) and a BiLSTM-CRF model to arrive at the best-performing architecture. In the second phase, we create an ensemble composed of eleven BiLSTM-CRF models. The individual models are trained on random train-validation splits of the complete dataset. Here, we also experiment with different output merging schemes, including Majority Voting and Structured Learning Ensembling (SLE). Our final submission achieved a micro F1-score of 0.8175 and 0.7757 for the partial and exact match of the entity spans, respectively. We were ranked first and second, in terms of partial and exact match, respectively.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,emnlp wnut-2020ワークショップにおける共有タスクであるwet labプロトコル上でのエンティティ認識の課題に対処するためのアプローチについて述べる。 私たちのアプローチは2つのフェーズで構成されています。 第1フェーズでは,フレイアやBERTをベースとした各種単語埋め込みとBiLSTM-CRFモデルを用いて,最高の性能のアーキテクチャを実現する。 第2段階では,11種類のBiLSTM-CRFモデルからなるアンサンブルを生成する。 個々のモデルは、完全なデータセットのランダムな列車評価分割で訓練される。 ここでは、多数決投票(Majority Voting)や構造化学習組立(Structured Learning Ensembling, SLE)など、さまざまな出力マージ方式を実験する。 最終提案では,0.8175のマイクロf1スコアと0.7757のエンティティスパンの部分的一致をそれぞれ達成した。 私たちはそれぞれ、部分試合と正確な試合で1位と2位にランクされた。

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