WNUT-2020 タスク2におけるNutCracker：アンサンブルと adversarial training を用いた情報性の高いCOVID-19ツイートのロバストな同定

COVID-Twitter-BERTおよびRoBERTaモデルを用いて、情報価値の高い新型コロナウイルス関連ツイートの識別を実験した。さらに、モデルのロバスト性を向上させるために敵対的学習（adversarial training）を適用する実験も行った。WNUT-2020 Task 2のテストデータにおいて、COVID-Twitter-BERTとRoBERTaのアンサンブルモデルは正例クラスのF1スコア0.9096を達成し、リーダーボードで1位を獲得した。敵対的学習を用いて訓練されたモデルのアンサンブルも、同様の結果を示した。