論文の概要: !MSA at BAREC Shared Task 2025: Ensembling Arabic Transformers for Readability Assessment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.10040v1
• Date: Fri, 12 Sep 2025 08:08:45 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-15 16:03:08.013857
• Title: !MSA at BAREC Shared Task 2025: Ensembling Arabic Transformers for Readability Assessment
• Title（参考訳）: BAREC Shared Task 2025: Ensembling Arabic Transformer for Readability Assessment
• Authors: Mohamed Basem, Mohamed Younes, Seif Ahmed, Abdelrahman Moustafa,
• Abstract要約: アラビア細粒度読解性評価におけるBAREC 2025共有タスクのMSA当選システムを提案する。 我々のアプローチは、4つの相補的なトランスモデルの信頼度重み付けアンサンブルである。 システムは、文レベルでは87.5パーセントのQWK、文書レベルでは87.4%に達した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: We present MSAs winning system for the BAREC 2025 Shared Task on fine-grained Arabic readability assessment, achieving first place in six of six tracks. Our approach is a confidence-weighted ensemble of four complementary transformer models (AraBERTv2, AraELECTRA, MARBERT, and CAMeLBERT) each fine-tuned with distinct loss functions to capture diverse readability signals. To tackle severe class imbalance and data scarcity, we applied weighted training, advanced preprocessing, SAMER corpus relabeling with our strongest model, and synthetic data generation via Gemini 2.5 Flash, adding about 10,000 rare-level samples. A targeted post-processing step corrected prediction distribution skew, delivering a 6.3 percent Quadratic Weighted Kappa (QWK) gain. Our system reached 87.5 percent QWK at the sentence level and 87.4 percent at the document level, demonstrating the power of model and loss diversity, confidence-informed fusion, and intelligent augmentation for robust Arabic readability prediction.
• Abstract（参考訳）: 我々は,6トラック中6トラックで1位を獲得し,粒度のアラビア可読性評価におけるBAREC 2025共有タスクのMSA当選システムを提案する。 AraBERTv2, AraELECTRA, MARBERT, CAMeLBERTの4種類の相補的トランスフォーマーモデルの信頼性重み付けアンサンブルであり, 様々な可読性信号の取得を行う。 厳密なクラス不均衡とデータ不足に対処するために、重み付けトレーニング、高度な前処理、我々の最強モデルに適合する themR corpus、Gemini 2.5 Flashによる合成データ生成を応用し、約10,000のレアレベルサンプルを追加しました。 ターゲットとした後処理ステップでは予測分布のスキューが修正され、QWK(Quadratic Weighted Kappa)が6.3%向上した。 我々のシステムは、文レベルで87.5パーセントのQWK、文書レベルで87.4%に達し、モデルと損失の多様性、信頼に富んだ融合、堅牢なアラビア可読性予測のためのインテリジェントな拡張の力を実証した。

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