ISCAS participated in two subtasks of SemEval 2020 Task 5: detecting counterfactual statements and detecting antecedent and consequence. This paper describes our system which is based on pre-trained transformers. For the first subtask, we train several transformer-based classifiers for detecting counterfactual statements. For the second subtask, we formulate antecedent and consequence extraction as a query-based question answering problem. The two subsystems both achieved third place in the evaluation. Our system is openly released at https://github.com/casnlu/ISCAS-SemEval2020Task5.


翻译:ISCAS参加了SemEval 2020 任务5:发现反事实声明和发现前兆及后果的两个子任务:发现反事实声明和发现前兆及后果;本文描述了我们基于预先训练的变压器的系统;关于第一个子任务,我们培训了数个基于变压器的分类器来检测反事实声明;关于第二个子任务,我们将预兆和后果提取作为基于查询的问题回答问题;两个子系统在评估中都达到了第三位;我们的系统在https://github.com/casnlu/ISCAS-SemEval20Task5上公开发布。

0
下载
关闭预览

相关内容

ISCAS:International Symposium on Circuits and Systems。 Explanation:电路与系统国际研讨会。 Publisher:IEEE。 SIT: http://dblp.uni-trier.de/db/conf/iscas/
17篇知识图谱Knowledge Graphs论文 @AAAI2020
专知会员服务
168+阅读 · 2020年2月13日
【Google论文】ALBERT:自我监督学习语言表达的精简BERT
专知会员服务
22+阅读 · 2019年11月4日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
57+阅读 · 2019年10月17日
ExBert — 可视化分析Transformer学到的表示
专知会员服务
30+阅读 · 2019年10月16日
2019年机器学习框架回顾
专知会员服务
35+阅读 · 2019年10月11日
LibRec 精选:AutoML for Contextual Bandits
LibRec智能推荐
7+阅读 · 2019年9月19日
Call for Participation: Shared Tasks in NLPCC 2019
中国计算机学会
5+阅读 · 2019年3月22日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
无监督元学习表示学习
CreateAMind
26+阅读 · 2019年1月4日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
Capsule Networks解析
机器学习研究会
10+阅读 · 2017年11月12日
【推荐】RNN/LSTM时序预测
机器学习研究会
25+阅读 · 2017年9月8日
Arxiv
6+阅读 · 2019年9月4日
Arxiv
4+阅读 · 2019年2月18日
Arxiv
5+阅读 · 2017年9月8日
VIP会员
相关VIP内容
相关资讯
LibRec 精选:AutoML for Contextual Bandits
LibRec智能推荐
7+阅读 · 2019年9月19日
Call for Participation: Shared Tasks in NLPCC 2019
中国计算机学会
5+阅读 · 2019年3月22日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
无监督元学习表示学习
CreateAMind
26+阅读 · 2019年1月4日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
Capsule Networks解析
机器学习研究会
10+阅读 · 2017年11月12日
【推荐】RNN/LSTM时序预测
机器学习研究会
25+阅读 · 2017年9月8日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员