WNUT-2020 Task 2에서의 NutCracker: 앙상블 및 적대적 학습을 이용한 정보성 높은 코로나19 트윗의 강건한 식별

우리는 정보성 있는 코로나19 트윗을 식별하기 위해 COVID-Twitter-BERT 및 RoBERTa 모델을 활용하여 실험을 수행하였다. 또한 모델의 강건성을 높이기 위해 적대적 훈련(adversarial training)을 추가로 실험하였다. COVID-Twitter-BERT와 RoBERTa 모델의 앙상블은 WNUT-2020 Task 2의 테스트 데이터에서 긍정 클래스에 대해 F1 점수 0.9096을 기록하며 리더보드에서 1위를 차지하였다. 적대적 훈련을 통해 훈련된 모델의 앙상블 역시 유사한 성능을 나타내었다.