Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

SeCoRel: Multilingual Discourse Analysis in DISRPT 2025

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216208%3A11320%2F26%3ANLS6ZKSX" target="_blank" >RIV/00216208:11320/26:NLS6ZKSX - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

    <a href="https://aclanthology.org/2025.disrpt-1.6/" target="_blank" >https://aclanthology.org/2025.disrpt-1.6/</a>

  • DOI - Digital Object Identifier

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    SeCoRel: Multilingual Discourse Analysis in DISRPT 2025

  • Popis výsledku v původním jazyce

    The work presented here describes our participation in DISRPT 2025 shared task in three tasks, Task1: Discourse Unit Segmentation across Formalisms, Task 2: Discourse Connective Identification across Languages and Task 3: Discourse Relation Classification across Formalisms. We have fine-tuned XLM-RoBERTa, a language model to address these three tasks. We have come up with one single multilingual language model for each task. Our system handles data in both the formats .conllu and .tok and different discourse formalisms. We have obtained encouraging results. The performance on test data in the three tasks is similar to the results obtained for the development data.

  • Název v anglickém jazyce

    SeCoRel: Multilingual Discourse Analysis in DISRPT 2025

  • Popis výsledku anglicky

    The work presented here describes our participation in DISRPT 2025 shared task in three tasks, Task1: Discourse Unit Segmentation across Formalisms, Task 2: Discourse Connective Identification across Languages and Task 3: Discourse Relation Classification across Formalisms. We have fine-tuned XLM-RoBERTa, a language model to address these three tasks. We have come up with one single multilingual language model for each task. Our system handles data in both the formats .conllu and .tok and different discourse formalisms. We have obtained encouraging results. The performance on test data in the three tasks is similar to the results obtained for the development data.

Klasifikace

  • Druh

    D - Stať ve sborníku

  • CEP obor

  • OECD FORD obor

    10201 - Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)

Návaznosti výsledku

  • Projekt

  • Návaznosti

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2025

  • Kód důvěrnosti údajů

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název statě ve sborníku

    Proceedings of the 4th Shared Task on Discourse Relation Parsing and Treebanking

  • ISBN

    979-8-89176-344-9

  • ISSN

  • e-ISSN

  • Počet stran výsledku

    8

  • Strana od-do

    79-86

  • Název nakladatele

  • Místo vydání

  • Místo konání akce

    Suzhou, China

  • Datum konání akce

    1. 1. 2026

  • Typ akce podle státní příslušnosti

    WRD - Celosvětová akce

  • Kód UT WoS článku