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AfroXLMR-base
AfroXLMR-base
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Transformer模型通过类别加权解决多语言极化检测问题
本文详细介绍了一项提交给SemEval-2026 Task 9的研究，该研究专注于英语和斯瓦希里语的多语言极化检测。研究人员采用了基于Transformer的模型，特别是RoBERTa-base和AfroXLMR-base，并结合了类别加权损失函数和阈值调整来处理不平衡数据集。他们的研究在二元极化检测、极化类型分类和表现形式识别方面取得了具有竞争力的F1宏平均分数，尽管错误分析表明在检测非人化和缺乏同情心方面存在挑战。
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为资源匮乏的安哥拉语言开发的新语言模型
研究人员开发了ANGOFA，一种用于创建安哥拉语言（通常资源非常匮乏）的语言模型的新方法。该方法结合了多语言自适应微调（MAFT）、有信息的嵌入初始化和合成数据。这项技术显著改进了现有模型，在下游任务上比SOTA AfroXLMR-base提高了12.3个百分点，比OFA提高了3.8个百分点。