BoschAI @ Causal News Corpus 2023：基于多层序列标注和数据增强的鲁棒因果效应片段抽取
计算与语言
2023-12-12 v1 人工智能
摘要
理解因果关系是智能的核心方面。Causal News Corpus 共享任务中的事件因果关系识别挑战涉及该问题的两个方面：子任务 1 旨在检测文本中的因果关系，子任务 2 要求分别识别信号词以及指代原因或结果的文本片段。我们的系统基于预训练 Transformer、堆叠式序列标注和合成数据增强，在子任务 1 中排名第三，并在子任务 2 中以 72.8 的 F1 分数获胜，领先第二名 13 个百分点。
引用
@article{arxiv.2312.06338,
title = {BoschAI @ Causal News Corpus 2023: Robust Cause-Effect Span Extraction using Multi-Layer Sequence Tagging and Data Augmentation},
author = {Timo Pierre Schrader and Simon Razniewski and Lukas Lange and Annemarie Friedrich},
journal= {arXiv preprint arXiv:2312.06338},
year = {2023}
}
备注
6 pages, 6 tables, 1 figure, published in "Proceedings of the 6th Workshop on Challenges and Applications of Automated Extraction of Socio-political Events from Text"