Fugu-MT 論文翻訳(概要): Causality Detection using Multiple Annotation Decision

論文の概要: Causality Detection using Multiple Annotation Decision

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.14852v1
Date: Wed, 26 Oct 2022 16:50:10 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-10-27 14:42:27.696522
Title: Causality Detection using Multiple Annotation Decision
Title（参考訳）: 複数アノテーション決定を用いた因果性検出
Authors: Quynh Anh Nguyen, Arka Mitra
Abstract要約: この作業は、抗議ニュースコーパスの因果関係を検出することを目的としたShared Task 3のSubtask 1に関連している。実験の結果、改良されたクロスエントロピーで未解決のベルトが他よりも優れており、カウサル・ニューズ・コーパスのデータセットでF1スコアが0.8501に達した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: The paper describes the work that has been submitted to the 5th workshop on Challenges and Applications of Automated Extraction of socio-political events from text (CASE 2022). The work is associated with Subtask 1 of Shared Task 3 that aims to detect causality in protest news corpus. The authors used different large language models with customized cross-entropy loss functions that exploit annotation information. The experiments showed that bert-based-uncased with refined cross-entropy outperformed the others, achieving a F1 score of 0.8501 on the Causal News Corpus dataset.
Abstract（参考訳）: 本稿は,第5回ワークショップ「テキストから社会・政治事象の自動抽出の課題と応用」に寄せられた成果について述べる(第2022例)。この作業は、抗議ニュースコーパスの因果関係を検出することを目的としたShared Task 3のSubtask 1に関連している。著者らは,アノテーション情報を利用するクロスエントロピー損失関数をカスタマイズした,異なる大規模言語モデルを用いた。この実験は、洗練されたクロスエントロピーを持つbertベースのアンケースが他よりも優れており、因果性ニュースコーパスデータセットで0.8501のf1スコアを達成したことを示している。

関連論文リスト

Causal Micro-Narratives [62.47217054314046]
テキストから因果マイクロナラティブを分類する新しい手法を提案する。これらの物語は、対象対象の因果関係と/または効果の文レベルの説明である。
論文参考訳（メタデータ） (2024-10-07T17:55:10Z)
Inducing Causal Structure for Abstractive Text Summarization [76.1000380429553]
要約データの因果構造を誘導する構造因果モデル(SCM)を導入する。本稿では因果的要因を模倣できる因果的表現を学習するための因果性インスピレーション付き系列列列モデル(CI-Seq2Seq)を提案する。 2つの広く使われているテキスト要約データセットの実験結果は、我々のアプローチの利点を示している。
論文参考訳（メタデータ） (2023-08-24T16:06:36Z)
Event Causality Identification with Causal News Corpus -- Shared Task 3, CASE 2022 [3.0775142635531685]
事象因果同定 2022 症例の共有タスクには2つのサブタスクが含まれていた。サブタスク1は、ある文が因果関係を含むか否かを予測するために参加者に要求する。サブタスク2では、参加者は因果文ごとに原因、効果、信号のスパンを特定する必要があった。
論文参考訳（メタデータ） (2022-11-22T10:34:09Z)
UniCausal: Unified Benchmark and Repository for Causal Text Mining [7.402967063220846]
3つのタスクにまたがる因果テキストマイニングのための統一ベンチマークUniCausalを提案する。我々は,6つの高品質な注釈,主に人間による注釈付きコーパスの統合とアライメントを行う。最初のベンチマークを作成するために、BERTの事前訓練済み言語モデルを各タスクに微調整し、それぞれ70.10%のバイナリF1、52.42%のマクロF1、84.68%のバイナリF1スコアを達成した。
論文参考訳（メタデータ） (2022-08-19T06:14:05Z)
DSC-IITISM at FinCausal 2021: Combining POS tagging with Attention-based Contextual Representations for Identifying Causal Relationships in Financial Documents [0.0]
因果検出は、情報検索、イベント予測、質問応答、財務分析、市場調査に応用されている。本研究では,変換器を用いて財務文書の因果関係を同定し,抽出する手法について検討する。最適手法は, ブラインドテストにおけるF1スコア0.9551, Exact Matchスコア0.8777を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (2021-10-31T13:09:19Z)
Learning Constraints and Descriptive Segmentation for Subevent Detection [74.48201657623218]
本稿では,サブイベント検出とEventSeg予測の依存関係をキャプチャする制約を学習し,強制するアプローチを提案する。我々は制約学習にRectifier Networksを採用し、学習した制約をニューラルネットワークの損失関数の正規化項に変換する。
論文参考訳（メタデータ） (2021-09-13T20:50:37Z)
Nested Counterfactual Identification from Arbitrary Surrogate Experiments [95.48089725859298]
観測と実験の任意の組み合わせからネスト反事実の同定について検討した。具体的には、任意のネストされた反事実を非ネストされたものへ写像できる反ファクト的非ネスト定理(英語版)(CUT)を証明する。
論文参考訳（メタデータ） (2021-07-07T12:51:04Z)
IIT_kgp at FinCausal 2020, Shared Task 1: Causality Detection using Sentence Embeddings in Financial Reports [0.0]
この研究は、文中の因果関係を識別する最初のサブタスクと関連付けられている。 BERT (Large) は、財務文書や報告書の文の因果性を検出するタスクにおいて、F1スコア0.958を与えられた。
論文参考訳（メタデータ） (2020-11-16T00:57:14Z)
Adversarial Semantic Collisions [129.55896108684433]
意味的衝突:意味論的に無関係だが、NLPモデルにより類似と判断されるテキストについて検討する。我々は,意味的衝突を生成するための勾配に基づくアプローチを開発した。パープレキシティに基づくフィルタリングを避けるために,意味的衝突を生成する方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (2020-11-09T20:42:01Z)
"What Are You Trying to Do?" Semantic Typing of Event Processes [94.3499255880101]
本稿では,認知に動機づけられたセマンティックタイピングタスク,多軸イベントプロセスタイピングについて検討する。我々は60k以上のイベントプロセスを含む大規模なデータセットを開発し、アクションとオブジェクトタイプの軸の両方に極細粒度のタイピングを特徴とする。本稿では,Glosses1からの間接的監視によるタイピング問題に対処するハイブリッド学習フレームワークP2GTと,共同学習からランクへのフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2020-10-13T22:37:29Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。