論文の概要: Using Two Losses and Two Datasets Simultaneously to Improve TempoWiC Accuracy

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.07669v1
• Date: Thu, 15 Dec 2022 08:57:30 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2022-12-16 15:47:24.469605
• Title: Using Two Losses and Two Datasets Simultaneously to Improve TempoWiC Accuracy
• Title（参考訳）: 2つの損失と2つのデータセットの同時利用によるTempoWiCの精度向上
• Authors: Mohammad Javad Pirhadi, Motahhare Mirzaei, Sauleh Eetemadi
• Abstract要約: WSD(Word Sense Disambiguation)は、単語のどの感覚が文または他のテキストセグメントで意味されているかを特定するタスクである。 同時に2つの異なる損失を使用して、RoBERTaベースの分類モデルをトレーニングする。 私たちの最高の設定は、最高のベースラインを4.23%上回り、74.56%のマクロF1に到達します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.08594140167290097
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: WSD (Word Sense Disambiguation) is the task of identifying which sense of a word is meant in a sentence or other segment of text. Researchers have worked on this task (e.g. Pustejovsky, 2002) for years but it's still a challenging one even for SOTA (state-of-the-art) LMs (language models). The new dataset, TempoWiC introduced by Loureiro et al. (2022b) focuses on the fact that words change over time. Their best baseline achieves 70.33% macro-F1. In this work, we use two different losses simultaneously to train RoBERTa-based classification models. We also improve our model by using another similar dataset to generalize better. Our best configuration beats their best baseline by 4.23% and reaches 74.56% macroF1.
• Abstract（参考訳）: WSD(Word Sense Disambiguation)は、単語のどの感覚が文または他のテキストセグメントで意味されているかを特定するタスクである。 研究者はこの作業に何年も取り組んできた(例:pustejovsky, 2002)が、SOTA (state-of-the-art) LM (Language model) でさえも難しい作業である。 loureiroら(2022b)が導入した新しいデータセットは、単語が時間とともに変化するという事実に焦点を当てている。 最高基準値は70.33%マクロf1である。 本研究では,RoBERTaに基づく分類モデルのトレーニングに2つの異なる損失を同時に使用する。 また、他の類似したデータセットを使ってより一般化することで、モデルを改善します。 私たちの最高の構成は、最高のベースラインを4.23%上回り、74.56%のマクロf1に達します。

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