tmn 在 #SMM4H 2023 上的工作：比较用于检测自报 COVID-19 诊断推文的文本预处理技术
计算与语言
2023-11-03 v1 人工智能
机器学习
社会与信息网络
摘要
本文描述了为 SMM4H 2023 任务 1 开发的系统。该任务的目标是自动区分自报 COVID-19 诊断（例如阳性检测、临床诊断或住院）的推文与未自报的推文。我们使用四种基于 transformer 的模型，研究了不同的推文预处理技术。微调语言模型的集成获得了 84.5% 的 F1 分数，比平均值高出 4.1%。
引用
@article{arxiv.2311.00732,
title = {tmn at #SMM4H 2023: Comparing Text Preprocessing Techniques for Detecting Tweets Self-reporting a COVID-19 Diagnosis},
author = {Anna Glazkova},
journal= {arXiv preprint arXiv:2311.00732},
year = {2023}
}
备注
The paper has been peer-reviewed and accepted for presentation at the #SMM4H 2023 Workshop