Fugu-MT 論文翻訳(概要): Transformer Ensembles for Sexism Detection

論文の概要: Transformer Ensembles for Sexism Detection

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.15905v1
Date: Fri, 29 Oct 2021 16:51:50 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-11-01 14:39:29.437690
Title: Transformer Ensembles for Sexism Detection
Title（参考訳）: 性行為検出のためのトランスフォーマーアンサンブル
Authors: Lily Davies, Marta Baldracchi, Carlo Alessandro Borella, and Konstantinos Perifanos
Abstract要約: この文書はEXIST2021ワークショップで性差別検出タスクのために行われた作業の詳細を提示する。提案手法は,異なる背景とコーパスに基づいて訓練されたトランスフォーマーベースモデルのアンサンブルに基づいて構築される。我々は,2進分類タスク(task1),f1スコア0.766,およびマルチクラスタスク(task2)精度0.623,f1スコア0.535について0.767の精度を報告する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
Abstract: This document presents in detail the work done for the sexism detection task at EXIST2021 workshop. Our methodology is built on ensembles of Transformer-based models which are trained on different background and corpora and fine-tuned on the provided dataset from the EXIST2021 workshop. We report accuracy of 0.767 for the binary classification task (task1), and f1 score 0.766, and for the multi-class task (task2) accuracy 0.623 and f1-score 0.535.
Abstract（参考訳）: この文書はEXIST2021ワークショップで性差別検出タスクのために行われた作業の詳細を提示する。提案手法は,reals2021ワークショップから提供されたデータセットに基づいて,異なる背景とコーパスで学習し,微調整したトランスフォーマーモデルに基づく。我々は,2進分類タスク(task1),f1スコア0.766,およびマルチクラスタスク(task2)精度0.623,f1スコア0.535について0.767の精度を報告する。

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