論文の概要: UCD-CS at TREC 2021 Incident Streams Track

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.03737v1
• Date: Tue, 7 Dec 2021 14:47:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-12-08 18:50:02.713954
• Title: UCD-CS at TREC 2021 Incident Streams Track
• Title（参考訳）: UCD-CS TREC 2021 インシデントストリームトラック
• Authors: Congcong Wang and David Lillis
• Abstract要約: TRECインシデントストリーム(IS)トラックは、この目的で編成された研究課題である。 このトラックは参加するシステムに対して、危機に関連するツイートのストリームを人道支援関連の情報タイプに分類するよう求めている。 TREC-IS 2021におけるUCD-CS(University College Dublin School of Computer Science)の参加について報告する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.4392739159262145
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In recent years, the task of mining important information from social media posts during crises has become a focus of research for the purposes of assisting emergency response (ES). The TREC Incident Streams (IS) track is a research challenge organised for this purpose. The track asks participating systems to both classify a stream of crisis-related tweets into humanitarian aid related information types and estimate their importance regarding criticality. The former refers to a multi-label information type classification task and the latter refers to a priority estimation task. In this paper, we report on the participation of the University College Dublin School of Computer Science (UCD-CS) in TREC-IS 2021. We explored a variety of approaches, including simple machine learning algorithms, multi-task learning techniques, text augmentation, and ensemble approaches. The official evaluation results indicate that our runs achieve the highest scores in many metrics. To aid reproducibility, our code is publicly available at https://github.com/wangcongcong123/crisis-mtl.
• Abstract（参考訳）: 近年,危機時のソーシャルメディア投稿から重要な情報をマイニングする作業が,緊急対応支援(es)を目的とした研究の焦点となっている。 TRECインシデントストリーム(IS)トラックは、この目的で編成された研究課題である。 このトラックは、危機関連ツイートのストリームを人道支援関連情報タイプに分類し、臨界に関する重要性を見積もる。 前者はマルチラベル情報型分類タスク、後者は優先度推定タスクを参照。 本稿では,大学ダブリンコンピュータ科学大学院(UCD-CS)のTREC-IS 2021への参加について報告する。 単純な機械学習アルゴリズム,マルチタスク学習手法,テキスト拡張,アンサンブルアプローチなど,さまざまなアプローチを検討した。 公式評価結果は,多くの指標において,我々の成績が最も高いことを示唆している。 再現性を高めるため、コードはhttps://github.com/wangcongcong123/crisis-mtlで公開されている。

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