BRUMS at SemEval-2020 Task 3: Contextualised Embeddings for Predicting the (Graded) Effect of Context in Word Similarity
BRUMS at SemEval-2020 Task 3: Contextualised Embeddings for Predicting the (Graded) Effect of Context in Word Similarity
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BRUMS 在 SemEval-2020 任务 3：用于预测单词相似度中上下文（分级）效果的上下文嵌入
DOI：
10.18653/v1/2020.semeval-1.16
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发表时间：
2020
影响因子：
--
通讯作者：
Tharindu Ranasinghe
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Hansi Hettiarachchi;Tharindu Ranasinghe
本文介绍了 BRUMS 团队提交给 SemEval-2020 任务 3：上下文中单词相似度的分级。该系统利用最先进的上下文词嵌入，它具有一些特定于任务的适应，包括堆叠嵌入和平均嵌入。总体而言，该方法在所有语言上都取得了良好的评估分数，同时保持了简单性。根据最终排名，我们的方法在每种语言的解决方案中排名前 5，同时保留芬兰语子任务 2 的第一位置。
This paper presents the team BRUMS submission to SemEval-2020 Task 3: Graded Word Similarity in Context. The system utilises state-of-the-art contextualised word embeddings, which have some task-specific adaptations, including stacked embeddings and average embeddings. Overall, the approach achieves good evaluation scores across all the languages, while maintaining simplicity. Following the final rankings, our approach is ranked within the top 5 solutions of each language while preserving the 1st position of Finnish subtask 2.
SemEval-2020 任务 3：上下文中的单词相似度分级
DOI：
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发表时间：
2020
期刊：
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影响因子：
--
作者：
Armendariz C
通讯作者：
Armendariz C
CoSimLex：用于评估上下文中分级单词相似度的资源
DOI：
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发表时间：
2020
期刊：
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影响因子：
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作者：
Armendariz C
通讯作者：
Armendariz C