WNUT-2020任务2：面向COVID-19英文推文的信息性识别
计算与语言
2020-10-19 v1
摘要
在本文中，我们概述了WNUT-2020关于识别信息性COVID-19英文推文的共享任务。我们描述了如何构建包含1万条推文的语料库，并组织该任务的开发与评测阶段。此外，我们还简要总结了55支队伍最终系统评测提交的结果，发现（i）许多系统取得了非常高的性能，F1分数最高达0.91；（ii）大多数提交结果显著优于基线fastText（Joulin等人，2017）；（iii）在相关语言数据上微调预训练语言模型再进行有监督训练，在该任务中表现良好。
引用
@article{arxiv.2010.08232,
title = {WNUT-2020 Task 2: Identification of Informative COVID-19 English Tweets},
author = {Dat Quoc Nguyen and Thanh Vu and Afshin Rahimi and Mai Hoang Dao and Linh The Nguyen and Long Doan},
journal= {arXiv preprint arXiv:2010.08232},
year = {2020}
}
备注
In Proceedings of the 6th Workshop on Noisy User-generated Text