論文の概要: KUCST at CheckThat 2023: How good can we be with a generic model?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.09108v1
• Date: Thu, 15 Jun 2023 13:09:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-16 14:44:03.573022
• Title: KUCST at CheckThat 2023: How good can we be with a generic model?
• Title（参考訳）: CheckThat 2023のKUCST: ジェネリックモデルでは,どの程度のメリットがあるのでしょう?
• Authors: Manex Agirrezabal
• Abstract要約: 著者の帰属やプロファイリングにインスパイアされた,多種多様なタスクに対処するための汎用的なアプローチを採用している。 多くの機械学習モデルをトレーニングし、この結果から、Gradient Boostingが両方のタスクに最適であることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.30458514384586394
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this paper we present our method for tasks 2 and 3A at the CheckThat2023 shared task. We make use of a generic approach that has been used to tackle a diverse set of tasks, inspired by authorship attribution and profiling. We train a number of Machine Learning models and our results show that Gradient Boosting performs the best for both tasks. Based on the official ranking provided by the shared task organizers, our model shows an average performance compared to other teams.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,CheckThat2023共有タスクにおけるタスク2と3Aの手法を提案する。 我々は、著者の帰属やプロファイリングに触発された様々なタスクに対処するために、汎用的なアプローチを採用している。 さまざまな機械学習モデルをトレーニングした結果,グラデーションブースティングが両タスクで最高のパフォーマンスを示すことができた。 共有タスクオーガナイザが提供した公式ランキングに基づいて、我々のモデルは、他のチームと比べて平均的なパフォーマンスを示している。

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