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CTLR@WiC-TSV : Vérification du sens cible à l’aide d’entrées marquées et de modèles pré-entraînés
{Gaël Dias Elvys Linhares Pontes José G. Moreno}
Résumé
Cet article décrit la participation de CTRL au défi Target Sense Verification of the Words in Context (WiC-TSV) organisé dans le cadre de SemDeep6. Notre stratégie repose sur un schéma d’annotation simplifié des mots cibles, destiné à être classifié ultérieurement par des modèles neuronaux pré-entraînés bien établis. En particulier, l’utilisation d’un marqueur permet d’intégrer des informations de position, afin d’aider les modèles à identifier correctement le mot à désambiguiser. Les résultats obtenus sur le défi montrent que notre approche surpasse celle des autres participants (+11,4 points de précision) ainsi que les modèles de référence robustes (+1,7 point de précision).
Benchmarks
| Benchmark | Méthodologie | Métriques |
|---|---|---|
| entity-linking-on-wic-tsv | CTLR | Task 1 Accuracy: all: 76.8 Task 1 Accuracy: domain specific: 79.6 Task 1 Accuracy: general purpose: 74.5 Task 2 Accuracy: all: 72.7 Task 2 Accuracy: domain specific: 81.5 Task 2 Accuracy: general purpose: 65.6 Task 3 Accuracy: all: 78.3 Task 3 Accuracy: domain specific: 85.7 Task 3 Accuracy: general purpose: 72.1 |
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