| 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 |
2025-06-06 |
| タイトル |
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タイトル |
AIDAVANCE at the NTCIR-18 FinArg-2 Task: Making the Most of Small Language Models |
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言語 |
en |
| 作成者 |
Hugo Dutra
Leonardo Martinho
Gabriel Assis
Jonnathan Carvalho
Aline Paes
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| 内容記述 |
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内容記述タイプ |
Abstract |
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内容記述 |
This paper presents AIDAVANCE's approach to Subtask 2 (Detection of Argument Temporal References) of the NTCIR-18 FinArg-2 Task. We explored different classification strategies, including direct multi-class classification, a hierarchical cascade approach that first identifies the presence of a temporal reference before further categorization, and an LLM-based argument rewriting method. Our best model, a fine-tuned mDeBERTa using the multi-class approach, ranked fourth overall, achieving a Micro-F1 score of 0.6905 and a Macro-F1 score of 0.6711. Our findings reinforce that fine-tuning smaller encoder models remains an effective strategy for specialized classification tasks, even outperforming state-of-the-art LLMs. |
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言語 |
en |
| 出版者 |
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出版者 |
NII Institutional Repository |
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言語 |
en |
| 日付 |
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日付 |
2025-06-06 |
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日付タイプ |
Issued |
| 言語 |
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言語 |
eng |
| 資源タイプ |
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資源タイプ識別子 |
http://purl.org/coar/resource_type/c_5794 |
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資源タイプ |
conference paper |
| ID登録 |
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ID登録 |
10.20736/0002002045 |
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ID登録タイプ |
JaLC |
| 関連情報 |
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関連タイプ |
isReferencedBy |
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識別子タイプ |
URI |
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関連識別子 |
https://research.nii.ac.jp/ntcir/ntcir-18/index.html |
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言語 |
en |
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関連名称 |
NTCIR-18 Conference |
| 開始ページ |
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開始ページ |
none |
| 会議記述 |
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会議名 |
NTCIR-18 Conference |
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言語 |
en |
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回次 |
18 |
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主催機関 |
National Institute of Informatics |
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言語 |
en |
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開始年 |
2025 |
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開始月 |
6 |
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開始日 |
10 |
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終了年 |
2025 |
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終了月 |
6 |
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終了日 |
13 |
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開催期間 |
June 10-13, 2025 |
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言語 |
en |
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開催会場 |
National Institute of Informatics |
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言語 |
en |
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開催国 |
JPN |
10-NTCIR18-FINARG-DutraH.pdf (1.0 MB)
