Shayona@SMM4H23：使用 BERT 和 LightGBM 模型的 COVID-19 自我诊断分类
计算与语言
2024-01-05 v1 人工智能
摘要
本文描述了 Shayona 团队在 SMM4H-23 共享任务 1 和 4 中的方法与结果。共享任务 1 是对自我报告 COVID-19 诊断的英文推文进行二分类，共享任务 4 是对自我报告社交焦虑障碍诊断的英文 Reddit 帖子进行二分类。我们的团队在任务 1 中取得了所有参赛者中最高的 0.94 的 F1 分数。在这两项任务中，我们结合使用了 Transformer 模型（BERT）与 LightGBM 模型。
引用
@article{arxiv.2401.02158,
title = {Shayona@SMM4H23: COVID-19 Self diagnosis classification using BERT and LightGBM models},
author = {Rushi Chavda and Darshan Makwana and Vraj Patel and Anupam Shukla},
journal= {arXiv preprint arXiv:2401.02158},
year = {2024}
}