論文の概要: MasonPerplexity at ClimateActivism 2024: Integrating Advanced Ensemble
Techniques and Data Augmentation for Climate Activism Stance and Hate Event
Identification
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.01976v1
- Date: Sat, 3 Feb 2024 01:06:33 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-06 23:01:40.234712
- Title: MasonPerplexity at ClimateActivism 2024: Integrating Advanced Ensemble
Techniques and Data Augmentation for Climate Activism Stance and Hate Event
Identification
- Title（参考訳）: 気候活動性2024におけるMason Perplexity: 高度アンサンブル技術とデータ拡張の統合とヘイトイベント同定
- Authors: Al Nahian Bin Emran, Amrita Ganguly, Sadiya Sayara Chowdhury Puspo,
Dhiman Goswami, Md Nishat Raihan
- Abstract要約: ソーシャルメディア、特に気候活動とヘイトイベントの検出に関する世論を識別するタスクが重要な研究領域として浮上している。
私たちのチームであるMasonPerplexityは、この問題に焦点を当てた重要な研究イニシアチブに参加します。
本研究の具体的な構成要素は,各サブタスクで5位,1位,6位にランクインした。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: The task of identifying public opinions on social media, particularly
regarding climate activism and the detection of hate events, has emerged as a
critical area of research in our rapidly changing world. With a growing number
of people voicing either to support or oppose to climate-related issues -
understanding these diverse viewpoints has become increasingly vital. Our team,
MasonPerplexity, participates in a significant research initiative focused on
this subject. We extensively test various models and methods, discovering that
our most effective results are achieved through ensemble modeling, enhanced by
data augmentation techniques like back-translation. In the specific components
of this research task, our team achieved notable positions, ranking 5th, 1st,
and 6th in the respective sub-tasks, thereby illustrating the effectiveness of
our approach in this important field of study.
- Abstract（参考訳）: ソーシャルメディア上での世論の特定、特に気候活動やヘイトイベントの検出は、急速に変化する世界において重要な研究領域として浮上している。
気候問題を支持したり、反対したりする声が増えている中で、これらの多様な視点から考えることがますます重要になっている。
私たちのチームであるMasonPerplexityは、この問題に焦点を当てた重要な研究活動に参加します。
我々は様々なモデルや手法を広範囲にテストし、最も効果的な結果がアンサンブルモデリングによって得られることを発見した。
この課題の具体的構成要素として,研究チームは各サブタスクで5位,1位,6位にランクインし,この重要な研究分野におけるアプローチの有効性について考察した。
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