ThangDLU 在 #SMM4H 2024 的研究：用编码解码模型对儿童和青少年的社交障碍文本进行分类

 原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。

本研究参与了 SMM4H 2024 研讨会的第 3 和第 5 任务，以解决推文数据中的分类挑战。通过使用预训练的编码器 - 解码器模型，如 BART-base 和 T5-small，利用迁移学习识别了给定推文的标签，并采用数据增强方法提高了模型性能。最终，在第 3 任务中获得了 0.627 的最佳 F1 分数，在第 5 任务中获得了 0.841 的最佳 F1 分数。

本研究使用预训练的编码器-解码器模型解决推文数据分类挑战，并通过数据增强方法提高模型性能。在SMM4H 2024研讨会的第3和第5任务中，获得较高的F1分数。

SMM4H 2024 推文数据分类 数据增强 编码器-解码器 预训练模型
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