Fugu-MT 論文翻訳(概要): AIR-JPMC@SMM4H'22: Classifying Self-Reported Intimate Partner Violence in Tweets with Multiple BERT-based Models

論文の概要: AIR-JPMC@SMM4H'22: Classifying Self-Reported Intimate Partner Violence in Tweets with Multiple BERT-based Models

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.10763v1
Date: Thu, 22 Sep 2022 03:43:25 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-09-23 13:16:06.672457
Title: AIR-JPMC@SMM4H'22: Classifying Self-Reported Intimate Partner Violence in Tweets with Multiple BERT-based Models
Title（参考訳）: AIR-JPMC@SMM4H'22:複数のBERTモデルを用いたつぶやきにおける自己申告された親密なパートナー暴力の分類
Authors: Alec Candidato, Akshat Gupta, Xiaomo Liu, Sameena Shah
Abstract要約: 本稿では,SMM4H 2022-Shared Taskに対して,Twitter上での自己報告された親密なパートナー暴力の分類について提案する。このタスクの目的は、あるツイートの内容が、親密なパートナーの暴力で自分の経験を報告している人を示すかどうかを正確に判断することであった。
参考スコア（独自算出の注目度）: 4.563365975305439
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: This paper presents our submission for the SMM4H 2022-Shared Task on the classification of self-reported intimate partner violence on Twitter (in English). The goal of this task was to accurately determine if the contents of a given tweet demonstrated someone reporting their own experience with intimate partner violence. The submitted system is an ensemble of five RoBERTa models each weighted by their respective F1-scores on the validation data-set. This system performed 13% better than the baseline and was the best performing system overall for this shared task.
Abstract（参考訳）: 本稿では,smm4h 2022-shared task on the classification of self-reported companion violence on twitter (英語) について述べる。このタスクの目的は、あるツイートの内容が、親密なパートナー暴力で自分の経験を報告した人物を正確に判断することであった。提出されたシステムは、検証データセット上の各F1スコアによって重み付けされた5つのRoBERTaモデルのアンサンブルである。このシステムはベースラインよりも13%向上し、共有タスク全体において最高の性能を発揮した。

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