Counts@IITK at SemEval-2021 Task 8: SciBERT Based Entity And Semantic Relation Extraction For Scientific Data

Auteurs : Akash Gangwar, Sabhay Jain, Shubham Sourav, Ashutosh Modi

Accepted at SemEval 2021 Task 8, 7 Pages (5 Pages main content + 1 page for references + 1 Page Appendix)
Licence : CC BY-NC-SA 4.0

Résultats du processus de synthèse de l'article arXiv : 2104.01364v1

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Résumé : This paper presents the system for SemEval 2021 Task 8 (MeasEval). MeasEval is a novel span extraction, classification, and relation extraction task focused on finding quantities, attributes of these quantities, and additional information, including the related measured entities, properties, and measurement contexts. Our submitted system, which placed fifth (team rank) on the leaderboard, consisted of SciBERT with [CLS] token embedding and CRF layer on top. We were also placed first in Quantity (tied) and Unit subtasks, second in MeasuredEntity, Modifier and Qualifies subtasks, and third in Qualifier subtask.

Soumis à arXiv le 03 Avr. 2021

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