التعلم متعدد المهام المستندة إلى المحول بالنسبة للتأثير السلبي تذكر التحليل في تغريدات

تقدم هذه الورقة مساهمتنا في تعدين وسائل التواصل الاجتماعي للتطبيقات الصحية المهمة المشتركة 2021. لقد عالجنا جميع المهام الفرعية الثلاثة للمهمة 1: الفرعية (تصنيف التغريدات التي تحتوي على آثار ضارة)، SubTask B (استخراج يمتد النص الذي يحتوي على آثار ضارة) وSubTask C (دقة الآثار الضارة).استكشفنا العديد من نماذج اللغة القائمة على المحولات المدربة مسبقا وركزنا على بنية تدريب متعددة المهام.بالنسبة للسبع الأول، طبقنا أيضا تقنيات تكبير الخصومة وتشكل مجموعة نموذجية من أجل تحسين متانة التنبؤ.مرتبة نظامنا في المرتبة الأولى في SubTask B مع 0.51 F1 درجة، 0.514 الدقة واستدعاء 0.514.للحصول على التراكج الفرعية، حصلنا على درجة 0.44 F1، 0.49 دقة و 0.39 استدعاء و For Subtask C حصلنا على 0.16 F1 درجة مع 0.16 دقة و 0.17 تذكر.