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newsSweeper at SemEval-2020 Task 11: Context-Aware Rich Feature Representations For Propaganda Classification

机译:EveneSweeper在Semeval-2020任务11:宣传分类的上下文感知丰富功能表示

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摘要

This paper describes our submissions to SemEval 2020 Task 11: Detection of Propaganda Techniques in News Articles for each of the two subtasks of Span Identification and Technique Classification. We make use of pre-trained BERT language model enhanced with tagging techniques developed for the task of Named Entity Recognition (NER), to develop a system for identifying propaganda spans in the text. For the second subtask, we incorporate contextual features in a pre-trained RoBERTa model for the classification of propaganda techniques. We were ranked 5th in the propaganda technique classification subtask.
机译:本文介绍了我们对Semeval 2020任务11的提交:用于跨度识别和技术分类的两个子任务中的每一个的新闻文章中的宣传技术的检测。 我们利用预先训练的BERT语言模型,增强了为命名实体识别(ner)任务开发的标记技术,用于开发一个用于识别文本中宣传跨度的系统。 对于第二个子任务,我们将预先培训的Roberta模型中的上下文功能纳入了宣传技术的分类。 我们在宣传技术分类子任务中排名第五。

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