Fugu-MT 論文翻訳(概要): FA Team at the NTCIR-17 UFO Task

論文の概要: FA Team at the NTCIR-17 UFO Task

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.20322v1
Date: Tue, 31 Oct 2023 09:56:12 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-11-01 15:46:01.841231
Title: FA Team at the NTCIR-17 UFO Task
Title（参考訳）: ntcir-17 ufoタスクのfaチーム
Authors: Yuki Okumura, Masato Fujitake
Abstract要約: FAチームはNTCIR-17における表データ抽出(TDE)とテキスト・ツー・タブル関係抽出(TTRE)タスクに参加した。本稿では,問題の解決に対する我々のアプローチを報告し,公式な結果について議論する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: The FA team participated in the Table Data Extraction (TDE) and Text-to-Table Relationship Extraction (TTRE) tasks of the NTCIR-17 Understanding of Non-Financial Objects in Financial Reports (UFO). This paper reports our approach to solving the problems and discusses the official results. We successfully utilized various enhancement techniques based on the ELECTRA language model to extract valuable data from tables. Our efforts resulted in an impressive TDE accuracy rate of 93.43 %, positioning us in second place on the Leaderboard rankings. This outstanding achievement is a testament to our proposed approach's effectiveness. In the TTRE task, we proposed the rule-based method to extract meaningful relationships between the text and tables task and confirmed the performance.
Abstract（参考訳）: faチームは金融報告(ufo)における非金融対象のntcir-17理解のテーブルデータ抽出(tde)とテキスト対テーブル関係抽出(ttre)タスクに参加した。本稿では,問題の解決へのアプローチを報告し,公式な結果について議論する。我々は,ELECTRA言語モデルに基づく様々な拡張手法をうまく利用し,テーブルから貴重なデータを抽出した。結果、TDEの精度は93.43 %となり、トップボードランキングでは2位となった。この卓越した成果は,提案手法の有効性の証明である。 ttreタスクでは,テキストとテーブルの有意義な関係を抽出し,その性能を確認するルールベース手法を提案する。

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