تصف الورقة مشاركة فريق Lasig-Biotm في المسارات الفرعية A و B من PROFORNER، والتي تستند إلى: I) نموذج Bilstm-CRF الذي يرفع إلى تضيير الكلمات السياقية والكلفة الكلاسيكية للاعتراف بتذكر وتصنيفها، والثاني)على وحدة نمطية قائمة على القواعد لتصنيف تغريدات.في مرحلة التقييم، حقق نموذجنا درجة F1 من 0.917 (0،031 أكثر من المتوسط) في المسار الفرعي ونتيجة F1 من 0.727 (0،034 أقل من المتوسط) في المسار الفرعي B.
The paper describes the participation of the Lasige-BioTM team at sub-tracks A and B of ProfNER, which was based on: i) a BiLSTM-CRF model that leverages contextual and classical word embeddings to recognize and classify the mentions, and ii) on a rule-based module to classify tweets. In the Evaluation phase, our model achieved a F1-score of 0.917 (0,031 more than the median) in sub-track A and a F1-score of 0.727 (0,034 less than the median) in sub-track B.
المراجع المستخدمة
https://aclanthology.org/
تصف هذه الورقة مشاركة فريق سيناء في المهمة 5: الكشف عن الأمور السامة التي تتكون من تحديد المواقف التي تجعل النص سام.على الرغم من أن العديد من الموارد والأنظمة قد تم تطويرها حتى الآن في سياق اللغة الهجومية، ركزت كل من التوضيحية والمهام بشكل رئيسي على
تقدم هذه الورقة نتائجنا من المشاركة في المهمة المشتركة SMM4H 2021. تناولنا التعرف على الكيان المسمى (NER) وتصنيف النص.لمعالجة NER، استكشفنا Bilstm-CRF مع تضمين مخلجان مكدسة وميزات لغوية.حققنا في العديد من خوارزميات التعلم في الآلات (الانحدار اللوجستي
في حين أن إنتاج المعلومات في الفترة الحديثة الأوروبية المبكرة هو موضوع بحثي جيدا، فإن السؤال كيف كان الناس يشاركون مع انفجار المعلومات الذي حدث في أوروبا الحديثة المبكرة، لا يزال غير مقصود. تقدم هذه الورقة التعليقات التوضيحية والتجارب التي تهدف إلى ا
نتيجة للجمل غير المنظمة وبعض أخطاء أخطاء وإجراء أخطاء، فإن العثور على كيانات اسمه في بيئة صاخبة مثل وسائل التواصل الاجتماعي يستغرق المزيد من الجهد.يحتوي Parstwiner على أكثر من 250k Tokens، بناء على تعليمات قياسية مثل MUC-6 أو Conll 2003، تجمع من Twit
حققت أنظمة ربط الكيان (EL) نتائج مثيرة للإعجاب على المعايير القياسية بشكل أساسي بفضل التمثيلات السياقية المقدمة من نماذج اللغة المحددة مسبقا.ومع ذلك، لا تزال هذه الأنظمة تتطلب كميات ضخمة من البيانات - ملايين الأمثلة المسمى - في أفضل حالاتهم، مع أوقات