OPD@NL4Opt：面向优化问题命名实体识别任务的集成方法
计算与语言
2023-01-09 v1
摘要
在本文中，我们提出了一种用于 NL4Opt 竞赛子任务 1（NER 任务）的集成方法。对于该任务，我们首先基于竞赛数据集对预训练语言模型进行微调。然后我们采用差分学习率和对抗训练策略来增强模型的泛化能力和鲁棒性。此外，我们使用模型集成方法进行最终预测，取得了微平均 F1 分数 93.3%，并在 NER 任务中获得二等奖。
引用
@article{arxiv.2301.02459,
title = {OPD@NL4Opt: An ensemble approach for the NER task of the optimization problem},
author = {Kangxu Wang and Ze Chen and Jiewen Zheng},
journal= {arXiv preprint arXiv:2301.02459},
year = {2023}
}