VLSP 2023 的 ComOM：基于 BERTology 与统一多任务指令微调模型的越南语比较观点挖掘双阶段框架
计算与语言
2023-12-15 v1
摘要
ComOM 共享任务旨在从越南语产品评论中提取比较观点。该任务包含两个子任务： 比较句识别（CSI）和 比较元素提取（CEE）。第一个任务是识别输入是否为比较评论，第二个任务的目的则是提取比较评论中提到的五元组。为解决该任务，我们团队提出了一种两阶段系统：针对 CSI 任务微调 BERTology 模型，并针对 CEE 任务进行统一多任务指令微调。此外，我们应用了简单的数据增强技术，以增加数据集大小用于在第二阶段训练我们的模型。实验结果表明，我们的方法优于其他竞争者，并在官方私有测试集上取得了最高分。
引用
@article{arxiv.2312.09000,
title = {ComOM at VLSP 2023: A Dual-Stage Framework with BERTology and Unified Multi-Task Instruction Tuning Model for Vietnamese Comparative Opinion Mining},
author = {Dang Van Thin and Duong Ngoc Hao and Ngan Luu-Thuy Nguyen},
journal= {arXiv preprint arXiv:2312.09000},
year = {2023}
}
备注
Accepted manuscript at VLSP 2023