Oct, 2020

WNUT-2020 任务 2：识别有信息价值的 COVID-19 英文推文

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TL;DR本文概述了 WNUT-2020 共享任务，重点是识别有信息含义的 COVID-19 英文推文。文章介绍了 10k 推文语料库的建立、开发和评估各阶段的组织、55 个团队提交的最终系统评估结果，并发现大多数提交结果明显高于 fastText 基线。本研究发现在相关语言数据调整预训练语言模型并进行监督训练可以在这个任务中得到很好的表现。
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发现论文，激发创造
  • UIT-HSE 在 WNUT-2020 任务 2 中利用 CT-BERT 识别 Twitter 社交网络上的 COVID-19 信息

    以 COVID-Twitter-BERT (CT-BERT) 为基础的变形器模型和微调技术可以有效地识别有用的 COVID-19 相关的 Twitter 帖子，获得了 2020 年 W-NUT 共享任务 2 中排名第三的 F1 分数为 90.94％

    Sep, 2020

  • EdinburghNLP 在 WNUT-2020 任务 2 中的表现：利用通用数据增强和 Transformer 模型鉴别 COVID-19 推文中的信息量

    本文介绍了我们提交的 WNUT-2020 任务 2 的成果：识别信息量大的 COVID-19 英文推文的半监督学习转换器集成模型，它在测试集上取得了 0.9011 的 F1 值（排名第 7），与使用 FastText 嵌入的基准系统相比表现显著提高。

    Sep, 2020

  • 使用 BERT 对具有信息价值的 COVID-19 推文进行分类的 WNUT-2020 任务 2 的 Dartmouth CS

    该篇论文描述了在 WNUT-2020 共享任务 2 中开发的针对 COVID-19 英文推文信息识别的系统。研究者团队利用 BERT 模型进行了文本分类任务，并且通过对 BERT 模型的微调以及将其嵌入特征与推文特定特征连接后再采用支持向量机（SVM）进行训练（即 BERT +），并与一组机器学习模型进行性能比较。结果表明 BERT + 模型在 F1-score 评估指标上得分最高为 0.8713。

    Dec, 2020

  • WNUT-2020 任务 2 中的 InfoMiner：基于 Transformer 的 Covid-19 信息推文提取

    使用 transformers 模型的方法识别社交媒体上的信息性推文，取得了 WNUT-2020 第 10 名的 F1 分数 0.9004。

    Oct, 2020

  • WNUT-2020 任务 2: 使用集成和对抗训练稳健地识别有价值的 COVID-19 推文的 NutCracker

    使用 COVID-Twitter-BERT 和 RoBERTa 模型实验性地识别 COVID-19 推文，进一步实验了对抗性训练，使我们的模型更加稳健，模型集成达到了 WNUT-2020 任务 2 测试数据中的 0.9096 的 F1 得分，并在排行榜上排名第一，对抗性训练的模型集成也产生了类似的结果。

    Oct, 2020

  • NLP4IF-2021 分享任务发现：打击 COVID-19 信息污染及检测审查

    该研究介绍了 NLP4IF-2021 共享任务的主要发现，其中任务 1 侧重于社交媒体中的 COVID-19 信息战，提供了阿拉伯语、保加利亚语和英语，任务 2 侧重于检测审查，提供了中文，最有潜力的系统都使用了预训练的 Transformers 和集成。

    Sep, 2021

  • 利用特定事件和文本片段特征从推文中提取 COVID 事件

    本文介绍了我们在 2020 年 WNUT Shared Task-3 中提交的某个系统入口，该入口旨在自动从 Twitter 上提取各种 COVID-19 相关事件（如最近感染该病毒的个体、被拒绝进行检测并相信对抗此感染的治疗措施等）。该系统使用 COVID-Twitter-Bert 捕捉有用的信息块，并以无集合或其他数据集的 F1 排名第一。

    Dec, 2020

  • CLEF CheckThat! 2020 团队 Alex：使用 Transformer 模型识别值得检查的推文

    本研究提出了一种检测关于 COVID-19 的应该检查的推文的模型，将深度上下文化文本表示与建模推文的社交背景相结合，以帮助应对社交媒体上的虚假信息和广泛传播的假新闻的问题。

    Sep, 2020

  • 基于 BERT 模型的 COVID-19 相关推文的虚假新闻检测和情感分析

    我们的团队 “techno” 参加了 CERIST'22 共享任务，利用自然语言处理工具和 BERT 预训练语言模型，对与 COVID-19 疫情有关的 4128 个推文进行了情感分析和 8661 个推文进行了虚假新闻检测任务，并获得了情感分析任务 0.93 的准确度和虚假新闻检测任务 0.90 的准确度。

    Apr, 2023

  • COVID-19 假新闻检测模型的泛化能力

    为了抗击 COVID-19 疫情期间社交媒体上的虚假信息，本文提出两种方法，一是 fine-tuning transformers-based language models，二是通过 influence data cleansing 去除危险的训练实例。通过在两个 COVID-19 虚假新闻测试集上评估模型，我们强调了此任务的模型泛化能力的重要性。最终模型可以达到高性能和模型泛化性能的平衡。

    Jan, 2021