要約
因果関係を理解することは、知性の中核的な側面です。
因果ニュース コーパス共有タスクを使用したイベントの因果関係の特定は、この課題の 2 つの側面に対処します。サブタスク 1 はテキスト内の因果関係を検出することを目的とし、サブタスク 2 はそれぞれ原因または結果を参照するシグナル ワードとスパンを特定する必要があります。
事前トレーニングされたトランスフォーマー、スタックされたシーケンスのタグ付け、および合成データの拡張に基づいた私たちのシステムは、サブタスク 1 で 3 位にランクされ、サブタスク 2 で 72.8 の F1 スコアで優勝しました。これは、2 番目に良いものと 13 pp. の差に相当します。
システム。
要約(オリジナル)
Understanding causality is a core aspect of intelligence. The Event Causality Identification with Causal News Corpus Shared Task addresses two aspects of this challenge: Subtask 1 aims at detecting causal relationships in texts, and Subtask 2 requires identifying signal words and the spans that refer to the cause or effect, respectively. Our system, which is based on pre-trained transformers, stacked sequence tagging, and synthetic data augmentation, ranks third in Subtask 1 and wins Subtask 2 with an F1 score of 72.8, corresponding to a margin of 13 pp. to the second-best system.
arxiv情報
| 著者 | Timo Pierre Schrader,Simon Razniewski,Lukas Lange,Annemarie Friedrich |
| 発行日 | 2023-12-11 12:35:35+00:00 |
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