論文の概要: Software Mention Recognition with a Three-Stage Framework Based on BERTology Models at SOMD 2024
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.01575v1
- Date: Tue, 23 Apr 2024 17:06:24 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-12 16:10:01.574876
- Title: Software Mention Recognition with a Three-Stage Framework Based on BERTology Models at SOMD 2024
- Title（参考訳）: SOMD 2024におけるBERTologyモデルに基づく3段階フレームワークによるソフトウェアメンション認識
- Authors: Thuy Nguyen Thi, Anh Nguyen Viet, Thin Dang Van, Ngan Nguyen Luu Thuy,
- Abstract要約: 本稿では,Scholarly Publications shared-taskにおけるSoftware Mention DetectionにおけるサブタスクIのシステムについて述べる。
ベストパフォーマンスシステムは3段階のフレームワークを通じて名前付きエンティティ認識問題に対処する。
XLM-Rベースのモデルに基づくフレームワークは、重み付けされたF1スコア67.80%を実現し、ソフトウェアメンション認識タスクのサブタスクIの3位にチームに提供する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This paper describes our systems for the sub-task I in the Software Mention Detection in Scholarly Publications shared-task. We propose three approaches leveraging different pre-trained language models (BERT, SciBERT, and XLM-R) to tackle this challenge. Our bestperforming system addresses the named entity recognition (NER) problem through a three-stage framework. (1) Entity Sentence Classification - classifies sentences containing potential software mentions; (2) Entity Extraction - detects mentions within classified sentences; (3) Entity Type Classification - categorizes detected mentions into specific software types. Experiments on the official dataset demonstrate that our three-stage framework achieves competitive performance, surpassing both other participating teams and our alternative approaches. As a result, our framework based on the XLM-R-based model achieves a weighted F1-score of 67.80%, delivering our team the 3rd rank in Sub-task I for the Software Mention Recognition task.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,Scholarly Publications shared-taskにおけるSoftware Mention DetectionにおけるサブタスクIのシステムについて述べる。
本稿では,様々な事前学習型言語モデル(BERT, SciBERT, XLM-R)を活用する3つのアプローチを提案する。
我々のベストパフォーマンスシステムは3段階のフレームワークを通じて名前付きエンティティ認識(NER)問題に対処する。
1) エンティティ型分類 - 潜在的なソフトウェア参照を含む文を分類する; (2) エンティティ抽出 - 分類された文内での参照を検出する; (3) エンティティ型分類 - 検出された参照を特定のソフトウェアタイプに分類する。
公式データセットの実験では、私たちの3つのステージフレームワークが、他の参加チームと代替アプローチを越えながら、競争力のあるパフォーマンスを実現しています。
その結果,XLM-Rモデルに基づくフレームワークは67.80%の重み付きF1スコアを実現し,ソフトウェアメンション認識タスクのサブタスクIで3位となった。
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