CYUT at ROCLING-2021 Shared Task: Based on BERT and MacBERT

989

Authors

nan

Abstract

AbstractThis paper present a description for the ROCLING 2021 shared task in dimensional sentiment analysis for educational texts. We submitted two runs in the final test. Both runs use the standard regression model. The Run1 uses Chinese version of BERT as the base, and in Run2 we use the early version of MacBERT that Chinese version of RoBERTa-like BERT model, RoBERTa-wwm-ext. Using powerful pre-training model of BERT for text embedding to help train the model.

Keywords

nan

Full Content

���� �� ������������ ������ ����� ����� �� ���� ��� ������� ��������� ���� ���������� �� ���� �������� ���������� �� ���������� ��������� ������ ������������������� ��������� �� ���������� �� ���� �������� ���������� �� ���������� ��������� ������ ���������������� �������� ���� ����� ������� � ����������� ��� ��� ������� ���� ������ ���� �� ������ ������ ��������� �������� ��� ����������� ������ ��� ������� ��������� ��� ���� �� ��� �� ���� ���� ��� ��� �������� ��� �������� ������ ��� ���� ���� ������� ������� �� ���� �� ��� ����� ��� �� ���� �� ��� ��� ����� ������� �� ������� ���� ������� ������� �� ������������ ���� ������ ���������������� ����� ������ ��� ������������ ����� �� ���� ��� ���� ��� ������� �� ���� ����� ��� ������ ��������� ������� �������� ����������� ����������� ��������� ��������� ���� �������� � ������������ ��� ������� ���� ������ ���� ��� ������ ���� ���� � ���� ����� ����������� ��������� �������� ���� ��� ������� ����� �� ��������� ��� ���� �� �������� �� ������� ���� ����� ��� ������������ ����������� ��������� ������ ���� �� �������� ��� �������������� ����������� ��������� �������� ���� �� ����������� ������ �� ���� �� ���������� ����������� ���� �� ��� ��������� �������� ������������� ���� ���� ��� ��������� ������� �� ������� ����������������� ������������ ��� ���� ������� ��� ���������� �� ���� ������ ������������ �� ��� ������������ ����������� ���� �� ����� ���������� �������� ������� �� ��������� ����� ����������� ���� ������ �������� �� �������� ��������������� ���� ���� ���� ������ �� ������� ��� �������� ������ ��������� �� ���� �� ���� ���������� ��������� �������� ������� �� ��� ����� �������� ���� ��������� ����� ��� ������� ���������� �������� �� ����� ���� ����� ������������� ����������� �� ������� ������ ��� ���� ������� ��� ������� ����������� ��� ��� ���������� ����� ���� � ������� �������� �� ����� �� � ������� �������� �� �������� ����� ������� ���������� ��� ������ �� �������� ��� �������� ���������� ��� ������� ���������� ��� ������ �� ���� ��� ������������� �� ���� ������ ��� �������� ��� ��������� ��� ������� ���� �� ���� ������ ���� ��� ����� ������ ������ ������������������� ������ ������� �������� ��� �������� ��� �� ������ ��� ������� ���� �� ���� ������ ���� �� �� ����� � �������� ��� ��� ��� �������� ���� ��� ������� ��� ����� �� ��� �������� ������� ��� �������� ���������� ���� ���� ��� �� ������ �� � ���� ��������� ���������� ����� �� ���� ��� ���� ���� �������� �� ��� ���� ��� ������� ���� �������� ������ �� ��������� ��� ���������� ������� �� ��� ����������� �� ����� ������ ��� ���������� ��������� �� ��� ��� ������ �� ���� �������� ���� �� ��� ���������� �� ����� �� ��� � ���� �������� ������� ��� ���� �� ��� ����� ���� ���� ��� ������� �� ��� ������� ���� ��� ���������� ������� ��� �������� ���� ����������� �� ��� �������� �� ��� ���� �������� �� ���� ���� ���������� ��� ������ ������ � ������ ��� ����������� �� �������� ��� ����������� ������� ����������������� ��� �������� �������� ��� ������ ���� ��� ������ ������� ������� �� ���� �������� �� ������������� The 33rd Conference on Computational Linguistics and Speech Processing (ROCLING 2021) Taoyuan, Taiwan, October 15-16, 2021. The Association for Computational Linguistics and Chinese Language Processing 367 �� ���� ������ …

Content truncated to 500 words

Labeled Text

AbstractThis paper present a description for the ROCLING 2021 shared task in dimensional sentiment analysis for educational texts. We submitted two runs in the final test. Both runs use the standard regression model. The Run1 uses Chinese version of BERT as the base, and in Run2 we use the early version of MacBERT that Chinese version of RoBERTa-like BERT model, RoBERTa-wwm-ext. Using powerful pre-training model of BERT for text embedding to help train the model.

Publication Details

Paper ID:
989
Year:
2021
Publication:
TIPSTER
Publication Type:
conf
DOI:
nan