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危机转型：面向危机相关社交媒体文本的预训练语言模型和句子编码器
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原文中文，约500字，阅读约需2分钟。
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内容提要
本研究引入了 CrisisTransformers，用于分析危机相关的社交媒体文本。经过广泛的语料库训练和评估，结果表明 CrisisTransformers 在所有数据集的分类任务中都优于强基线，句子编码器在句子编码任务中将现有技术水平提高了 17.43%。所有模型已公开发布，成为分析危机相关社交媒体文本任务的强大基准。
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关键要点
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社交媒体在危机传播中发挥重要作用，但分析其文本具有挑战性。
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本研究引入了 CrisisTransformers，一个预训练语言模型和句子编码器的集合。
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CrisisTransformers 经过广泛的语料库训练，包含超过 150 亿词元的推文，涉及 30 多个危机事件。
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评估显示，CrisisTransformers 在 18 个危机特定的公共数据集上的分类任务中优于强基线。
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最佳句子编码器在句子编码任务中将现有技术水平提高了 17.43%。
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研究还探讨了模型初始化对收敛性的影响及领域专用模型的重要性。
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所有模型已公开发布，成为分析危机相关社交媒体文本的强大基准。
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