用整体 BERT 集成对抗 COVID-19 信息流行病
计算与语言
2021-04-14 v1
摘要
本文描述了 TOKOFOU 系统，一种基于六种不同 transformer 预训练编码器的错误信息检测任务集成模型，在 COVID-19 信息流行病共享任务（英语）背景下实现。我们在该任务的每个问题上对每個模型进行微调，并使用多数投票方法聚合其预测分数。TOKOFOU 取得总体 F1 分数 89.7%，排名第一。
引用
@article{arxiv.2104.05745,
title = {Fighting the COVID-19 Infodemic with a Holistic BERT Ensemble},
author = {Giorgos Tziafas and Konstantinos Kogkalidis and Tommaso Caselli},
journal= {arXiv preprint arXiv:2104.05745},
year = {2021}
}
备注
4 pages, NLP4IF 2021