초록
트위터는 재난과 팬데믹 기간 동안 특히 코로나19 시기에 중요한 정보 출처 역할을 해왔습니다. 본 논문에서는 WNUT 2020 공유 작업-3에 대한 우리의 시스템 참가작을 설명합니다. 이 작업은 트위터에서 최근 바이러스에 감염된 개인, 검사를 거부당하고 감염에 대한 믿음의 치료법을 주장하는 사람 등 다양한 코로나19 관련 사건을 자동으로 추출하는 것을 목표로 하였습니다. 시스템은 슬롯 필링 서브태스크와 문장 분류 서브태스크를 위한 별도의 다중 태스크 모델로 구성되며, 해당 사건에 유용한 문장 수준 정보를 활용합니다. 시스템은 COVID-Twitter-Bert를 사용하여 후보 슬롯 청크 특성의 주의력 가중 평균 풀링(attention-weighted pooling)을 통해 유용한 정보 청크를 포착합니다. 이 시스템은 앙상블이나 추가 데이터셋을 사용하지 않았음에도 불구하고 리더보드에서 F1 점수 0.6598로 1위를 차지했습니다. 코드와 학습된 모델은 이 https URL에서 확인할 수 있습니다.