SemEval-2026 新增了一项名为 CLARITY 的共享任务，专注于识别美国总统访谈中的政治问题回避。该任务包含两个子任务：将回答分为“清晰回复”、“模棱两可”或“清晰不回复”，以及更细粒度地分为九种具体的回避策略。虽然顶尖系统在清晰度分类上取得了优异的成绩，但在更细粒度的回避策略方面却遇到了困难，这表明在政治话语中模拟策略性模糊的复杂性。 AI
影响 为自然语言处理系统分析政治传播中的策略性模糊建立了新的基准。
排序理由 该集群描述了一个用于计算话语分析的新学术基准和共享任务。
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