ARC-NLP 在 PAN 2023 上的工作：面向写作风格检测的过渡聚焦自然语言推理
计算与语言
2023-07-28 v1
摘要
多作者写作风格检测任务旨在找出给定文本文档中写作风格发生变化的任何位置。我们将该任务表述为一个自然语言推理问题，其中成对配对两个连续段落。我们的方法聚焦于段落间的过渡，同时对该任务的输入 token 进行截断。作为骨干模型，我们采用不同的基于 Transformer 的编码器，并在训练中包含预热阶段。我们提交了在实验中优于基线及其他所提模型版本的模型版本。对于简单与中等设定，我们提交了基于带预热训练的 DeBERTa 的过渡聚焦自然语言推理；对于困难设定，提交的是无过渡的同一模型。
引用
@article{arxiv.2307.14913,
title = {ARC-NLP at PAN 2023: Transition-Focused Natural Language Inference for Writing Style Detection},
author = {Izzet Emre Kucukkaya and Umitcan Sahin and Cagri Toraman},
journal= {arXiv preprint arXiv:2307.14913},
year = {2023}
}
备注
Accepted by PAN at CLEF 2023