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【24h】

Transformers at SemEval-2020 Task 11: Propaganda Span Identification using Diversified BERT Architectures based Ensemble Learning

机译:Semeval-2020的变压器任务11:使用基于多样化BERT架构的基于集合学习的宣传跨度识别

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摘要

In this paper, we present our approach for the 'Detection of Propaganda Techniques in News Articles' task as a part of the 2020 edition of International Workshop on Semantic Evaluation. The specific objective of this task is to identify and extract the text segments in which propaganda techniques are used. We propose a multi-system deep learning framework that can be used to identify the presence of propaganda spans in a news article and also deep dive into the diverse enhancements of BERT architecture which are part of the final solution. Our proposed final model gave an F1-score of 0.48 on the test dataset.
机译:在本文中,我们提出了我们的方法,以“检测新闻文章”任务中的宣传技术作为2020年国际讲习班关于语义评估的国际研讨会的一部分。 此任务的具体目标是识别和提取使用宣传技术的文本段。 我们提出了一种多系统的深度学习框架,可用于识别新闻文章中宣传跨度的存在,也可以深入潜入伯特架构的多样化增强,这是最终解决方案的一部分。 我们所提出的最终模型在测试数据集上给出了0.48的F1分数。

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