MeisterMorxrc在SemEval-2020任务9中的工作：微调BERT与多任务学习用于混合代码推文情感分析
计算与语言
2021-01-11 v1
摘要
自然语言处理（NLP）已应用于包括文本分类和情感分析在内的多个领域。在作为SemEval-2020竞赛一部分的混合代码推文情感分析共享任务中~\cite{patwa2020sentimix}，我们通过替换表情符号、删除不常见字符等预处理数据集，然后微调来自Transformers的双向编码器表示（BERT）以取得最佳表现。在提交前三名结果后，我们的团队MeisterMorxrc在该任务中取得了0.730的平均F1分数，且我们的codalab用户名为MeisterMorxrc。
引用
@article{arxiv.2101.03028,
title = {MeisterMorxrc at SemEval-2020 Task 9: Fine-Tune Bert and Multitask Learning for Sentiment Analysis of Code-Mixed Tweets},
author = {Qi Wu and Peng Wang and Chenghao Huang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2101.03028},
year = {2021}
}