Detail publikace

BUT-FIT at SemEval-2020 Task 5: Automatic detection of counterfactual statements with deep pre-trained language representation models

FAJČÍK, M.; DOČEKAL, M.; JON, J.; SMRŽ, P. BUT-FIT at SemEval-2020 Task 5: Automatic detection of counterfactual statements with deep pre-trained language representation models. In Proceedings of the Fourteenth Workshop on Semantic Evaluation. Barcelona (online): Association for Computational Linguistics, 2020. p. 437-444. ISBN: 978-1-952148-31-6.
Název česky
BUT-FIT na SemEval-2020 Task 5: Automatická detekce kontrafaktuálních výrazů s použitím hlubokých předtrénovaných modelů
Typ
článek ve sborníku konference
Jazyk
anglicky
Autoři
URL
Klíčová slova

kontrafakt, kontrafaktual, kontrafaktualni vyrazy, BERT, RoBERTa, ALBERT, kauzalne uvazovani, co-kdyz, semeval, klasifikace, extrakce

Abstrakt

Tento článek popisuje systém BUT-FIT na soutěži SemEval-2020 Úkol 5: Modelování kauzálního uvažování v jazyce: Detekce kontrafaktů. Výzva se zaměřila na detekci kontrafaktů v přirozeném jazyce (Podúkol 1) a extrakci předpokladů a následných dúsledků, ze kterých se kontrafaktuály skládají (Podúkol 2). Experimentovali jsme s modely nejnovějšího stavu poznání pro reprezentace jazyků (LRM). Zjistili jsme, že RoBERTa LRM funguje nejlépe v obou dílčích úkolech. Dosáhli jsme první místo v přesnosti i F1 pro podúkol 2 a umístili jsme se na druhém místě pro podúkol 1.

Rok
2020
Strany
437–444
Sborník
Proceedings of the Fourteenth Workshop on Semantic Evaluation
ISBN
978-1-952148-31-6
Vydavatel
Association for Computational Linguistics
Místo
Barcelona (online)
EID Scopus
BibTeX
@inproceedings{BUT168151,
  author="Martin {Fajčík} and Martin {Dočekal} and Josef {Jon} and Pavel {Smrž}",
  title="BUT-FIT at SemEval-2020 Task 5: Automatic detection of counterfactual statements with deep pre-trained language representation models",
  booktitle="Proceedings of the Fourteenth Workshop on Semantic Evaluation",
  year="2020",
  pages="437--444",
  publisher="Association for Computational Linguistics",
  address="Barcelona (online)",
  isbn="978-1-952148-31-6",
  url="https://www.aclweb.org/anthology/2020.semeval-1.53/"
}
Nahoru