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DSC IIT-ISM at SemEval-2020 Task 6: Boosting BERT with Dependencies for Definition Extraction

机译:DSC IIT-ISM在Semeval-2020任务6:用定义提取的依赖性提升BERT

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摘要

We explore the performance of Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT) at definition extraction. We further propose a joint model of BERT and Text Level Graph Convolutional Network so as to incorporate dependencies into the model. Our proposed model produces better results than BERT and achieves comparable results to BERT with fine tuned language model in DeftEval (Task 6 of SemEval 2020), a shared task of classifying whether a sentence contains a definition or not (Subtask 1).
机译:我们探讨了在定义提取时从变压器(BERT)的双向编码器表示的性能。 我们进一步提出了伯尔特和文本级别图形卷积网络的联合模型,以便将依赖关系结合到模型中。 我们所提出的模型产生比BERT的更好的结果,并在DEFTeval中使用精细调谐语言模型(Semeval 2020的任务6)来实现比较的结果,分类句子是否包含定义(SubTask 1)的共享任务。

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