SemEval-2022タスク8におけるHFL:多言語ニュース類似性のためのデータ増強による言語学にヒントを得た回帰モデル【JST・京大機械翻訳】

Xu Zihang; Yang Ziqing; Cui Yiming; Chen Zhigang

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202206917512312 整理番号：22P0329266

SemEval-2022タスク8におけるHFL:多言語ニュース類似性のためのデータ増強による言語学にヒントを得た回帰モデル【JST・京大機械翻訳】

HFL at SemEval-2022 Task 8: A Linguistics-inspired Regression Model with Data Augmentation for Multilingual News Similarity

出版者サイト {{ this.onShowPLink() }} 複写サービスで全文入手
高度な検索・分析はJDreamⅢで

この文献はプレプリントです。プレプリントについてはこちらをご確認ください。

著者 (4件)： , , ,
資料名：
発行年： 2022年04月10日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年04月10日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

SemEval-2022タスク8:多言語ニュース記事類似性のために設計したシステムについて述べた。いくつかのタスク特異的戦略で訓練された言語学にヒントを得たモデルを提案した。本システムの主な技術は以下の通りである。1)データ増強,2)マルチラベル損失,3)適応R-Drop,4)ヘッドテール組合せによるサンプル再構成。また,2タワーアーキテクチャのようないくつかの負の方法の簡単な解析も提示する。提案システムは,公式評価集合上で0.818のピアソンの相関係数を達成しながら,リーダボード上で1番目をランク付けした。【JST・京大機械翻訳】

, , , , , , , ,
, , , 【Automatic Indexing@JST】

自然語処理 , 情報加工一般

, , , , , , ,

前のページに戻る