HYBRINFOX at CheckThat! 2024 -- 任务 1：用于核查价值估计的结构化信息增强语言模型
计算与语言
2024-07-08 v1 人工智能
摘要
本文总结了 HYBRINFOX 团队在 CheckThat! 2024 - 任务 1 竞赛中的实验和结果。我们提出的方法通过从文本句子中提取的三元组（主语；谓词；宾语）生成的嵌入来丰富诸如 RoBERTa 等语言模型。我们对发展数据进行分析，发现该方法改进了单独使用的语言模型的性能。在评估数据上，其最佳性能在英文中实现，F1 分数为 71.1，排名第 12 位（共 27 队）。在其他语言（荷兰语和阿拉伯语）中，获得了更为混合的结果。未来的研究轨迹在于将该处理管道适应到更近期的大型语言模型。
引用
@article{arxiv.2407.03850,
title = {HYBRINFOX at CheckThat! 2024 -- Task 1: Enhancing Language Models with Structured Information for Check-Worthiness Estimation},
author = {Géraud Faye and Morgane Casanova and Benjamin Icard and Julien Chanson and Guillaume Gadek and Guillaume Gravier and Paul Égré},
journal= {arXiv preprint arXiv:2407.03850},
year = {2024}
}
备注
Paper to appear in the Proceedings of the Conference and Labs of the Evaluation Forum (CLEF 2024 CheckThat!)