論文の概要: Hitachi at SemEval-2023 Task 3: Exploring Cross-lingual Multi-task
Strategies for Genre and Framing Detection in Online News
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.01794v2
- Date: Tue, 25 Apr 2023 05:44:49 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-04-26 23:43:27.049168
- Title: Hitachi at SemEval-2023 Task 3: Exploring Cross-lingual Multi-task
Strategies for Genre and Framing Detection in Online News
- Title（参考訳）: 日立 at semeval-2023 task 3: explore cross-lingual multi-task strategies for genre and framing detection in online news
- Authors: Yuta Koreeda, Ken-ichi Yokote, Hiroaki Ozaki, Atsuki Yamaguchi, Masaya
Tsunokake, Yasuhiro Sogawa
- Abstract要約: 本稿では,日立チームによるSemEval-2023タスク3への参加について解説する。
本研究では,事前学習した言語モデルの学習のための多言語・多タスク戦略について検討した。
結果からアンサンブルモデルを構築し,イタリアおよびロシアのジャンル分類サブタスクにおいて,マクロ平均F1スコアを達成した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.435874177179764
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This paper explains the participation of team Hitachi to SemEval-2023 Task 3
"Detecting the genre, the framing, and the persuasion techniques in online news
in a multi-lingual setup.'' Based on the multilingual, multi-task nature of the
task and the low-resource setting, we investigated different cross-lingual and
multi-task strategies for training the pretrained language models. Through
extensive experiments, we found that (a) cross-lingual/multi-task training, and
(b) collecting an external balanced dataset, can benefit the genre and framing
detection. We constructed ensemble models from the results and achieved the
highest macro-averaged F1 scores in Italian and Russian genre categorization
subtasks.
- Abstract（参考訳）: 本稿では、日立チームによるsemeval-2023タスク3「多言語環境におけるオンラインニュースにおけるジャンル、フレーミング、説得技術の検出」への参加について述べる。
タスクのマルチリンガル・マルチタスク特性と低リソース設定に基づき,事前学習された言語モデルの訓練のための異なるクロスリンガル・マルチタスク戦略を検討した。
広範な実験を通して、私たちは
(a)クロスランガル/マルチタスク・トレーニング、及び
b)外部バランスの取れたデータセットを収集し、ジャンルやフレーミング検出に役立てることができる。
結果からアンサンブルモデルを構築し,イタリアおよびロシアのジャンル分類サブタスクにおけるマクロ平均F1スコアを達成した。
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