IDSOU at WNUT-2020 Task 2: Identification of informative COVID-19 English tweets

概要

We introduce the IDSOU submission for the WNUT-2020 task 2: identification of informative COVID-19 English Tweets. Our system is an ensemble of pre-trained language models such as BERT. We ranked 16th in the F1 score.

論文種別
発表文献
Proceedings - Workshop on Noisy User-generated Text (W-NUT 2020)
梶原智之
梶原智之
招へい助教

自然言語処理。特に、テキスト平易化、言い換え、意味的文間類似度、品質推定。

Chenhui Chu
Chenhui Chu
招へい准教授
武村紀子
武村紀子
招へい准教授

パターン認識、機械学習等を用いた環境知能や歩容認証等に関する研究に従事。

中島悠太
中島悠太
准教授

コンピュータビジョン・パターン認識などの研究。ディープニューラルネットワークなどを用いた画像・映像の認識・理解を主に、自然言語処理を援用した応用研究などに従事。

長原一
長原一
教授

コンピューテーショナルフォトグラフィ、コンピュータビジョンを専門とし実世界センシングや情報処理技術、画像認識技術の研究を行う。さらに、画像センシングにとどまらず様々なセンサに拡張したコンピュテーショナルセンシング手法の開発や高次元で冗長な実世界ビッグデータから意味のある情報を計測するスパースセンシングへの転換を目指す。