Fugu-MT 論文翻訳(概要): MeisterMorxrc at SemEval-2020 Task 9: Fine-Tune Bert and Multitask Learning for Sentiment Analysis of Code-Mixed Tweets

論文の概要: MeisterMorxrc at SemEval-2020 Task 9: Fine-Tune Bert and Multitask Learning for Sentiment Analysis of Code-Mixed Tweets

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.03028v1
Date: Tue, 15 Dec 2020 10:42:14 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-05-07 05:27:26.110047
Title: MeisterMorxrc at SemEval-2020 Task 9: Fine-Tune Bert and Multitask Learning for Sentiment Analysis of Code-Mixed Tweets
Title（参考訳）: MeisterMorxrc at SemEval-2020 Task 9: Fine-Tune Bert and Multitask Learning for Sentiment Analysis of Code-Mixed Tweets (英語)
Authors: Qi Wu, Peng Wang, Chenghao Huang
Abstract要約: 絵文字を置き換え、珍しい文字を削除することでデータセットを前処理します。次に、変換器(BERT)から双方向表現を微調整してベストを尽くす。我々のMeisterMorxrcチームは、このタスクで平均F1スコア0.730を達成した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 19.57976734563006
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Natural language processing (NLP) has been applied to various fields including text classification and sentiment analysis. In the shared task of sentiment analysis of code-mixed tweets, which is a part of the SemEval-2020 competition~\cite{patwa2020sentimix}, we preprocess datasets by replacing emoji and deleting uncommon characters and so on, and then fine-tune the Bidirectional Encoder Representation from Transformers(BERT) to perform the best. After exhausting top3 submissions, Our team MeisterMorxrc achieves an averaged F1 score of 0.730 in this task, and and our codalab username is MeisterMorxrc.
Abstract（参考訳）: 自然言語処理(NLP)はテキスト分類や感情分析など様々な分野に適用されている。 SemEval-2020コンペティション~\cite{patwa2020sentimix} の一部であるコードミックスツイートの感情分析の共有タスクでは、絵文字の置き換えや非共通文字の削除などによってデータセットを前処理し、変換器(BERT)から双方向エンコーダ表現を微調整してベストを尽くします。トップ3の応募を終えると、チームmeistermorxrcは平均的なf1スコア0.730を達成し、codalabのユーザーネームはmeistermorxrcです。

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