ترغب بنشر مسار تعليمي؟ اضغط هنا

HUB في Semeval-2021 المهمة 5: اكتشاف سبعة سامة بناء على تصنيف مستوى Word

hub at SemEval-2021 Task 5: Toxic Span Detection Based on Word-Level Classification

231   0   0   0.0 ( 0 )
 تاريخ النشر 2021
  مجال البحث الذكاء الاصناعي
والبحث باللغة English
 تمت اﻹضافة من قبل Shamra Editor




اسأل ChatGPT حول البحث

تقدم هذه المقالة وصف نظام فريق المحور، الذي يفسر العمل ذي الصلة والنتائج التجريبية لمشاركة فريقنا في مهمة Semeval 2021 5: الكشف السام يمتد.تأتي بيانات هذه المهمة المشتركة من بعض المشاركات على الإنترنت.الهدف المهمة هو تحديد المحتوى السام الوارد في هذه البيانات النصية.نحتاج إلى إيجاد فترة النص السام في البيانات النصية بدقة قدر الإمكان.في نفس المنصب، قد يكون النص السام فقيرا واحدا أو فقرات متعددة.يستخدم فريقنا مخطط التصنيف بناء على مستوى Word لإنجاز هذه المهمة.النظام الذي اعتدنا على تقديم النتائج هو Albert + Bilstm + CRF.مؤشر تقييم النتيجة لتقديم المهمة هو درجة F1، والنتيجة النهائية للنتيجة التنبؤية لمجموعة الاختبار المقدمة من فريقنا هي 0.6640226029.



المراجع المستخدمة
https://aclanthology.org/
قيم البحث

اقرأ أيضاً

تتطلب مهمة الكشف عن المسافة السامة في Semeval-2021 المشاركين الذين يتعين على المشاركين التنبؤ بالوظائف السامة التي كانت مسؤولة عن الملصق السام للوظائف.يمكن معالجة المهمة كمصموع تسلسل إشراف، باستخدام بيانات التدريب مع يمتد سامة الذهب المقدمة من المنظم ين.يمكن التعامل معها أيضا على أنها استخراج الأساس المنطقي، باستخدام مصنفات مدربين على مجموعات بيانات خارجية أكبر من الوظائف المشروحة يدويا على أنها سامة أم لا، دون شروح سامةبالنسبة لنهج وضع التسلسل الإشرافي وأغراض التقييم، كانت الوظائف التي سبق وصفها بأنها سامة مشروحة من أشكال الجماهير السامة.قدم المشاركون يمتدين المتوقعين من أجل مجموعة اختبار محمولة وسجلوا باستخدام F1 القائمة على الطابع.يلخص النظرة نظرة عامة عمل الفرق 36 التي قدمت أوصاف النظام.
تقدم هذه الورقة وصف نظام فريق المحور، الذي يفسر العمل ذي الصلة والنتائج التجريبية لمشاركة فريقنا في مهمة Semeval 2021: الغموض المتعدد اللغات والتبلغة في السياق (MCL-WIC). بيانات هذه المهمة المشتركة هي أساسا بعض الزوجات الزوجية عبر اللغة أو متعددة الل غات. اللغات المشمولة في Corpus تشمل اللغة الإنجليزية والصينية والفرنسية والروسية والعربية. الهدف المهمة هو الحكم على ما إذا كانت الكلمات نفسها في أزواج هذه الجملة لها نفس المعنى في الجملة. يمكن اعتبار ذلك مهمة التصنيف الثنائي لأزواج الجملة. ما نحتاج إليه هو استخدام طريقتنا لتحديد بدقة قدر الإمكان معنى الكلمات في زوج الجملة هي نفسها أو مختلفة. يتكون النموذج المستخدم من قبل فريقنا بشكل أساسي من خوارزميات روبرتا و TF-IDF. مؤشر تقييم النتائج لتقديم المهمة هو درجة F1. شاركنا فقط في مهمة اللغة الإنجليزية. وكانت النتيجة النهائية لنتائج التنبؤ بمجموعة الاختبار المقدمة من فريقنا 84.60.
غالبا ما تكون اللغة السامة موجودة في المنتديات عبر الإنترنت، خاصة عندما تنشأ السياسة وغيرها من الموضوعات الاستقطابية، ويمكن أن تؤدي إلى أن يصبحوا محبطين من الانضمام إلى المحادثات أو الاستمرار فيها.في هذه الورقة، نستخدم البيانات التي تتألف من تعليقات مع مؤشرات النص السام المسمى لتدريب RNN لردع الألغام التي تجعلها أجزاء من التعليقات تجعلها سامة، والتي يمكن أن تساعد المشرفين عبر الإنترنت.نقارن النتائج باستخدام مجموعة البيانات الأصلية ومجموعة معدات، وكذلك نماذج Gru مقابل LSTM RNN.
توضح هذه الورقة النظام الذي طوره مركز أنتويرب للعلوم الإنسانية الرقمية والنقد الأدبي [UANTWERP] للكشف عن السامة.استخدمنا مجموعة تعميم مكدسة من خمسة نماذج مكونة، مع تفسيرات مميزة للمهمة.حاولت نماذج التنبؤ بتسمم سمية الكلمات الثنائية بناء على تسلسل الن جرام، بينما تم تدريب 3 نماذج قاسية قائمة على أساس أن توقع ملصقات رمزية سامة بناء على الرموز التسلسلية الكاملة.تم فرك تنبؤات النماذج الخمس داخل نموذج LSTM.بالإضافة إلى وصف النظام، نقوم بإجراء تحليل الأخطاء لاستكشاف الأداء النموذجي فيما يتعلق بالميزات النصية.سجل النظام الموصوف في هذه الورقة 0.6755 واحتل المرتبة 26.
تقدم هذه الورقة تقديم نظامنا إلى المهمة 5: تمثل المسابقة السامة من مسابقة Semeval-2021.تهدف المنافسة إلى اكتشاف الجرف الذي يصنع سامة سامة.في هذه الورقة، نوضح نظامنا للكشف عن المواقف السامة، والتي تشمل توسيع نطاق التدريب السام الذي تم تعيينه مع تفسيرا ت نموذجية غير مرغوية للطراز المحلي (الجير)، وطيب الروبيرتا الناعم للكشف، وتحليل الأخطاء.وجدنا أن إطعام النموذج مع مجموعة تدريبية موسعة باستخدام تعليقات Reddit من السماد المستقطب والسمية مع الجير على رأس تصنيف الانحدار اللوجستي يمكن أن يساعد روبرتا على تعلم أكثر دقة التعرف على الأمور السامة.حققنا درجة F1 المستفادة من 0.6715 على مرحلة الاختبار.تظهر نتائجنا الكمية والنوعية أن التنبؤات من نظامنا يمكن أن تكون ملحقا جيدا لشروح مجموعة تدريب الذهب.

الأسئلة المقترحة

التعليقات
جاري جلب التعليقات جاري جلب التعليقات
سجل دخول لتتمكن من متابعة معايير البحث التي قمت باختيارها
mircosoft-partner

هل ترغب بارسال اشعارات عن اخر التحديثات في شمرا-اكاديميا