Fugu-MT 論文翻訳(概要): Yseop at FinSim-3 Shared Task 2021: Specializing Financial Domain Learning with Phrase Representations

論文の概要: Yseop at FinSim-3 Shared Task 2021: Specializing Financial Domain Learning with Phrase Representations

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.09485v1
Date: Sat, 21 Aug 2021 10:53:12 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-08-25 07:42:00.255749
Title: Yseop at FinSim-3 Shared Task 2021: Specializing Financial Domain Learning with Phrase Representations
Title（参考訳）: yseop at finsim-3 shared task 2021: specializing financial domain learning with phrase representations
Authors: Hanna Abi Akl, Dominique Mariko, Hugues de Mazancourt
Abstract要約: 我々は、FinSim-3共有タスク2021:財務分野のセマンティック類似性を学ぶためのアプローチを提示する。このタスクの目的は、金融ドメインから与えられた用語のリストを最も関連性の高いハイパーネムに正しく分類することである。平均精度は0.917、平均ランクは1.141である。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: In this paper, we present our approaches for the FinSim-3 Shared Task 2021: Learning Semantic Similarities for the Financial Domain. The aim of this shared task is to correctly classify a list of given terms from the financial domain into the most relevant hypernym (or top-level) concept in an external ontology. For our system submission, we evaluate two methods: a Sentence-RoBERTa (SRoBERTa) embeddings model pre-trained on a custom corpus, and a dual word-sentence embeddings model that builds on the first method by improving the proposed baseline word embeddings construction using the FastText model to boost the classification performance. Our system ranks 2nd overall on both metrics, scoring 0.917 on Average Accuracy and 1.141 on Mean Rank.
Abstract（参考訳）: 本稿では,FinSim-3共有タスク2021:財務分野のセマンティック類似性を学ぶためのアプローチを提案する。この共有タスクの目的は、金融ドメインから与えられた用語のリストを、外部オントロジーにおいて最も関連するハイパーnym(またはトップレベル)概念に正しく分類することである。そこで,本研究では,カスタムコーパス上で事前学習した文-roberta(sroberta)埋め込みモデルと,ファストテキストモデルを用いて提案するベースライン単語埋め込み構造を改善し,分類性能を向上させる2つの文-sentence埋め込みモデルの評価を行った。両指標で総合2位、平均精度で0.917、平均ランクで1.141。

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