Fugu-MT 論文翻訳(概要): Data Processing and Annotation Schemes for FinCausal Shared Task

論文の概要: Data Processing and Annotation Schemes for FinCausal Shared Task

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.02498v1
Date: Fri, 4 Dec 2020 09:58:47 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-05-23 07:41:17.762607
Title: Data Processing and Annotation Schemes for FinCausal Shared Task
Title（参考訳）: FinCausal共有タスクのためのデータ処理とアノテーション方式
Authors: Dominique Mariko, Estelle Labidurie, Yagmur Ozturk, Hanna Abi Akl, Hugues de Mazancourt
Abstract要約: 金融ナラティブ・プロセッシング・マルチリング・ファイナンシャル・サマライゼーション(FNP-FNS 2020)共同ワークショップに参加して本資料はFinCausal Shared Task(Mariko et al., 2020)のデータのラベル付けに使用されるアノテーションスキームを説明する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: This document explains the annotation schemes used to label the data for the FinCausal Shared Task (Mariko et al., 2020). This task is associated to the Joint Workshop on Financial Narrative Processing and MultiLing Financial Summarisation (FNP-FNS 2020), to be held at The 28th International Conference on Computational Linguistics (COLING'2020), on December 12, 2020.
Abstract（参考訳）: この文書では、FinCausal Shared Task(Mariko et al., 2020)のデータをラベル付けするために使用されるアノテーションスキームを説明します。このタスクは、2020年12月12日に第28回計算言語学国際会議(coling'2020)で開催される金融ナラティブ・プロセッシング・マルチリング金融要約合同ワークショップ(fnp-fns 2020)に関連している。

関連論文リスト

Open-FinLLMs: Open Multimodal Large Language Models for Financial Applications [90.67346776473241]
大規模言語モデル(LLM)は高度な金融アプリケーションを持っているが、十分な財務知識がなく、テーブルや時系列データといったマルチモーダル入力に関わるタスクに苦労することが多い。我々は、総合的な財務知識をテキスト、テーブル、時系列データに組み込む一連の金融LLMであるtextitOpen-FinLLMsを紹介する。また、複雑な財務データ型を扱うために、1.43Mの画像テキスト命令で訓練されたマルチモーダルLLMであるFinLLaVAについても紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-08-20T16:15:28Z)
'Finance Wizard' at the FinLLM Challenge Task: Financial Text Summarization [0.0]
本稿では,基礎モデルを財務テキスト要約のためのタスク固有モデルに微調整するパイプラインアプローチについて述べる。このモデルであるFinLlama3_sumは, ROUGE-1スコア0.521で3位となった。
論文参考訳（メタデータ） (2024-08-07T13:31:44Z)
L3iTC at the FinLLM Challenge Task: Quantization for Financial Text Classification & Summarization [2.111699987679628]
FinLLM Challenge Task 2024は、タスク1、ファイナンシャルテキスト分類、タスク2、ファイナンシャルテキスト要約の2つの重要な領域に焦点を当てた。各タスクのパフォーマンスを最適化するために,複数の大規模言語モデル (LLM) を微調整した。我々のモデルはF1スコア0.7543の財務分類タスクで3位を獲得し、公式試験データセットの財務要約タスクで6位を確保した。
論文参考訳（メタデータ） (2024-08-06T08:25:49Z)
ICML 2023 Topological Deep Learning Challenge : Design and Results [83.5003281210199]
コンペティションは参加者に、文献からトポロジカルニューラルネットワークのオープンソース実装を提供するよう求めた。この挑戦は2ヶ月の期間に28の予選の応募を惹きつけた。本稿では,課題の設計について述べるとともに,その主な知見を要約する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-09-26T18:49:30Z)
PIXIU: A Large Language Model, Instruction Data and Evaluation Benchmark for Finance [63.51545277822702]
PIXIUは、命令データ付き微調整LLaMAに基づく最初の金融大規模言語モデル(LLM)を含む包括的なフレームワークである。我々はLLaMAを細調整してFinMAを提案する。我々は、FinMAと既存のLLMを詳細に分析し、重要な財政課題に対処する際の長所と短所を明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (2023-06-08T14:20:29Z)
I4U System Description for NIST SRE'20 CTS Challenge [87.17861348484455]
この原稿は、2020 NIST Speaker Recognition Evaluation (SRE'20) Conversational Telephone Speech (CTS) ChallengeへのI4U提出について記述している。 I4Uの提出は、8つの研究チームの間で活発なコラボレーションによって行われた。提出は、個々のチームが貢献するトップパフォーマンスサブシステムとサブフュージョンシステムの融合に基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (2022-11-02T13:04:27Z)
Overview of CTC 2021: Chinese Text Correction for Native Speakers [46.98707360111395]
ネイティブ話者のための中国語テキスト修正タスクであるCTC 2021の概要を述べる。本稿では,タスク定義とトレーニング用データ,評価について詳述する。このタスクのために収集および注釈付けされたデータセットが、この研究領域における将来の発展を促進および促進することを願っている。
論文参考訳（メタデータ） (2022-08-11T07:58:48Z)
DSC-IITISM at FinCausal 2021: Combining POS tagging with Attention-based Contextual Representations for Identifying Causal Relationships in Financial Documents [0.0]
因果検出は、情報検索、イベント予測、質問応答、財務分析、市場調査に応用されている。本研究では,変換器を用いて財務文書の因果関係を同定し,抽出する手法について検討する。最適手法は, ブラインドテストにおけるF1スコア0.9551, Exact Matchスコア0.8777を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (2021-10-31T13:09:19Z)
Term Expansion and FinBERT fine-tuning for Hypernym and Synonym Ranking of Financial Terms [0.0]
本稿では,ハイパニムと同義語対応問題を解くシステムを提案する。 IJCAI-2021におけるFinNLPワークショップの共有作業であるFinSim-3に参加するために,これらのシステムを設計した。我々の最高のパフォーマンスモデル(精度:0.917、ランク:1.156)は、FIBOのラベル階層を用いて作成された拡張ラベルセット上で、微調整されたSentenceBERT(Reimers et al., 2019)によって開発された。
論文参考訳（メタデータ） (2021-07-29T06:17:44Z)
Financial Document Causality Detection Shared Task (FinCausal 2020) [0.0]
このワークショップは、FNP-FNS 2020(Financial Narrative Processing and MultiLing Financial Summarisation)の共同ワークショップに関連している。我々はFinCausal 2020 Shared Task on Causality Detection in Financial Documentsと関連するFinCausalデータセットを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (2020-12-04T10:17:42Z)
Towards Induction of Structured Phoneme Inventories [75.47306670351598]
SIGTYP 2020: The Second Workshop on Computational Research in Linguistic Typology がEMNLP 2020で開催される。
論文参考訳（メタデータ） (2020-10-12T18:39:07Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。