論文の概要: Text2Time: Transformer-based article time period predictor

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.10859v1
• Date: Fri, 21 Apr 2023 10:05:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-24 15:13:19.452042
• Title: Text2Time: Transformer-based article time period predictor
• Title（参考訳）: Text2Time: Transformerベースの記事時間予測器
• Authors: Karthick Prasad Gunasekaran, B Chase Babrich, Saurabh Shirodkar, Hee Hwang
• Abstract要約: 我々は,その文書からのテキストを用いて,ニュース記事などのテキスト文書の出版期間を予測する問題について検討する。 私たちは、ニューヨーク・タイムズが60年以上にわたって発行した35万件以上のニュース記事のラベル付きデータセットを作成しました。 次に、単純なネイブベイズベースラインモデルの実装を行い、精度の点で驚くほど高い性能を達成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.11470070927586018
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We explore the problem of predicting the publication period of text document, such as a news article, using the text from that document. In order to do so, we created our own extensive labeled dataset of over 350,000 news articles published by The New York Times over six decades. We then provide an implementation of a simple Naive Bayes baseline model, which surprisingly achieves decent performance in terms of accuracy.Finally, for our approach, we use a pretrained BERT model fine-tuned for the task of text classification. This model exceeds our expectations and provides some very impressive results in terms of accurately classifying news articles into their respective publication decades. The results beat the performance of the few previously tried models for this relatively unexplored task of time prediction from text.
• Abstract（参考訳）: 我々は,その文書からのテキストを用いて,ニュース記事などのテキスト文書の出版期間を予測する問題について検討する。 そのために私たちは、New York Timesが60年以上にわたって発行した35万以上のニュース記事のラベル付きデータセットを作りました。 次に,本手法では,テキスト分類のタスクに対して,事前学習したBERTモデルを用いて,驚くほど高い精度で性能を達成できる簡易なNaive Bayesベースラインモデルの実装を行う。 このモデルは私たちの期待を超越し、ニュース記事の正確な分類に関して非常に印象的な結果をもたらす。 この結果は、テキストによる比較的未熟な時間予測のために、以前試したモデルのパフォーマンスを上回った。

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