macro f1 score | BriefGPT - AI 论文速递

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COVID-19 在 3D CT 扫描中的提升检测
提出了一种简单而有效的模型，通过分析 3D CT 扫描的特征并移除非肺部部分，使模型专注于病变相关区域并降低计算成本，使用预训练权重和 COVID-19 特定的先验知识。在第四届 COVID19D 竞赛挑战的验证集上，模型达到了 0.94
PDF4 months ago
金融文本数据的多标签主题模型
本研究提出了一种适用于金融文本的多标签主题模型，使用新的金融多标签数据库进行训练，并通过分析股市反应来研究不同主题之间的差异以及协同出现主题对股市反应的影响，模型的最佳表现可达到超过 85% 的宏观 F1 得分。
PDF8 months ago
SIGIRMIMIC-III 和 MIMIC-IV 的自动医疗编码：一项关键评论和可复制性研究
本文重现、比较和分析了最先进的自动医学编码机器学习模型。通过改进数据的采样和评估方法，我们的研究结果表明，在新的医学数据集 MIMIC-IV 上，使用正确的参数和配置，这些模型可以产生良好的效果。
PDFa year ago
SemEval-2023 任务 10：可解释的在线性别歧视检测（EDOS）
本文通过采用 fine-tuning transformer-based architecture 的方法，从二元性别歧视检测、具体性别类别和更精细的性别类别三个子任务的角度，探讨了模型决策的可解释性、可信度和理解度。实验证明，该方法在 C
PDFa year ago
ACL2023 SemEval 任务 10：使用多数表决微调 Transformers 可解释检测在线性别歧视
本文介绍了我们在 SemEval 2023 - 可解释的在线性别歧视检测 (EDOS) 的 Task 10 中的贡献，包括三个子任务。我们提出了使用 BERT-based 模型进行实验和调优、并使用多数表决模型的方法来检测和解释在线性别歧视
PDFa year ago