OPI在SemEval 2023任务9中的工作：一种简单而有效的多语言推文亲密性分析方法
计算与语言
2023-04-17 v1
摘要
本文描述了我们提交给SemEval 2023多语言推文亲密性分析共享任务的工作。该任务的目标是评估十种语言下Twitter帖子的亲密性水平。所提出的方法包含若干步骤。首先，我们进行领域内预训练以创建适应Twitter数据的语言模型。在下一步中，我们训练一个回归模型集成，利用伪标记样本扩充训练集。扩充后的数据集用于训练最终方案。我们的方法在十种语言子任务中的五种上排名第一，并在所有语言上取得最高平均分数。
引用
@article{arxiv.2304.07130,
title = {OPI at SemEval 2023 Task 9: A Simple But Effective Approach to Multilingual Tweet Intimacy Analysis},
author = {Sławomir Dadas},
journal= {arXiv preprint arXiv:2304.07130},
year = {2023}
}