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コロナウイルス感染症(COVID-19)情報過多問題への包括的BERTアンサンブルによる対応

Giorgos Tziafas Konstantinos Kogkalidis Tommaso Caselli

概要

本稿では、COVID-19インフォデミック共同タスク(英語)の文脈において、6種類のトランスフォーマーに基づく事前学習エンコーダーを組み合わせたアンサンブルモデルであるTOKOFOUシステムについて述べる。本システムでは、各タスクの問題に対してそれぞれのモデルを微調整し、予測スコアを多数決方式により統合する。TOKOFOUは全体としてF1スコア89.7%を達成し、順位で1位を獲得した。


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