要約
Twitterは災害やパンデミックの際に重要な情報源として機能しており、特にCOVID-19の時期にはその役割が際立っています。本論文では、WNUT 2020 共有タスク-3へのシステムエントリーについて説明します。このタスクは、Twitterから最近ウイルスに感染した個人、検査を拒否された症状のある人、および感染に対する信じられている治療法などの多様なCOVID-19関連イベントを自動的に抽出することを目指していました。システムは、スロットフィリングサブタスクと文分類サブタスク用の個別のマルチタスクモデルで構成されており、対応するイベントに関する有用な文レベルの情報を活用しています。システムは、候補のスロットチャンク特徴量の注意重みプーリングを使用して有用な情報チャンクを捉えるためにCOVID-Twitter-Bertを利用しています。システムはアンサンブルや追加データセットを使用せずにリーダーボードで1位となり、F1値は0.6598でした。コードと学習済みモデルはこのhttps URLで入手可能です。