ログイン
Language:

WEKO3

  • トップ
  • ランキング
To
lat lon distance
To

Field does not validate



インデックスリンク

インデックスツリー

メールアドレスを入力してください。

WEKO

One fine body…

WEKO

One fine body…

アイテム

  1. カンファレンス等
  2. NTCIR
  3. 17th (2022-2023)

HPIDHC at NTCIR-17 MedNLP-SC: Data Augmentation and Ensemble Learning for Multilingual Adverse Drug Event Detection

https://doi.org/10.20736/0002001295
https://doi.org/10.20736/0002001295
075da6fe-91c7-4ffb-8453-67d27d5e7263
名前 / ファイル ライセンス アクション
09-NTCIR17-MEDNLP-FoxS.pdf 09-NTCIR17-MEDNLP-FoxS.pdf (901 KB)
アイテムタイプ デフォルトアイテムタイプ(フル)(1)
公開日 2023-12-12
タイトル
タイトル HPIDHC at NTCIR-17 MedNLP-SC: Data Augmentation and Ensemble Learning for Multilingual Adverse Drug Event Detection
言語 en
作成者 Smilla Fox

× Smilla Fox

en Smilla Fox

Search repository
Martin Prei?

× Martin Prei?

en Martin Prei?

Search repository
Florian Borchert

× Florian Borchert

en Florian Borchert

Search repository
Aadil Rasheed

× Aadil Rasheed

en Aadil Rasheed

Search repository
Matthieu-P. Schapranow

× Matthieu-P. Schapranow

en Matthieu-P. Schapranow

Search repository
主題
言語 en
主題Scheme Other
主題 Medical Natural Language Processing
主題
言語 en
主題Scheme Other
主題 Social Media
主題
言語 en
主題Scheme Other
主題 Adverse Drug Event Detection
主題
言語 en
主題Scheme Other
主題 Data Augmentation
主題
言語 en
主題Scheme Other
主題 Ensemble Learning
主題
言語 en
主題Scheme Other
主題 Multilingual
内容記述
内容記述タイプ Abstract
内容記述 The Social Media Adverse Drug Event Detection (SM-ADE) track of the NTCIR-17 MedNLP-SC shared task aims to identify adverse drug events (ADE) in Japanese, English, French, and German social media texts.In this paper, we describe selected details of our contribution addressing the shared task. As a base model, we fine-tune RoBERTa models for the different language subtasks. In addition, we apply ensemble learning and data augmentation techniques. By leveraging data augmentation, we successfully elevate the resulting micro-averaged F1 scores on the German dataset by 5pp compared to the baseline. The application of ensemble learning yields a remarkable improvement of 7pp. Through combining RoBERTa with these methods, we achieve promising results in the challenge. Our best runs accomplish exact accuracy scores between 0.84 and 0.87 and per-class F1 scores between 0.77 and 0.82, consistently achieving the second-best results across all languages.
言語 en
出版者
出版者 NII Institutional Repository
言語 en
日付
日付 2023-12-12
日付タイプ Issued
言語
言語 eng
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_5794
資源タイプ conference paper
ID登録
ID登録 10.20736/0002001295
ID登録タイプ JaLC
関連情報
関連タイプ isReferencedBy
識別子タイプ URI
関連識別子 https://research.nii.ac.jp/ntcir/ntcir-17/index.html
言語 en
関連名称 NTCIR-17 Conference
開始ページ
開始ページ none
会議記述
会議名 NTCIR-17 Conference
言語 en
回次 17
主催機関 National Institute of Informatics
言語 en
開始年 2023
開始月 12
開始日 12
終了年 2023
終了月 12
終了日 15
開催期間 December 12-15, 2023
言語 en
開催会場 National Institute of Informatics
言語 en
開催国 JPN
戻る
0
views
See details
Views

Versions

Ver.1 2023-10-20 06:34:47.524791
Show All versions

Share

Share
tweet

Cite as

Other

print

エクスポート

OAI-PMH
  • OAI-PMH JPCOAR 2.0
  • OAI-PMH JPCOAR 1.0
  • OAI-PMH DublinCore
  • OAI-PMH DDI
Other Formats
  • JSON
  • BIBTEX
  • ZIP

コミュニティ

確認

確認

確認


Powered by WEKO3


Powered by WEKO3