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CHIPSAL 2026
CHIPSAL 2026
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尼泊尔表情包分类系统在CHiPSAL 2026上获得高排名
研究人员开发了一个新颖的尼泊尔表情包分类系统，在CHiPSAL 2026的仇恨言论检测共享任务中获得第二名，在情感分析任务中获得第四名。他们的方法利用了Qwen3-VL-8B-Instruct视觉语言模型，该模型原生支持天城文，无需单独的OCR和翻译步骤。该系统采用两阶段训练过程，包括LoRA微调和对比骨干微调，并采用过采样和Focal Loss等策略来管理类别不平衡。该方法证明了大型视觉语言模型在低资源语言上的有效适配。
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尼泊尔表情包分析使用 Transformer 进行仇恨言论和情感分析
研究人员开发了基于 Transformer 的模型来分析尼泊尔表情包中的仇恨言论和情感。该研究侧重于表情包中的文本提取，采用 OCR 和随后的 Transformer 架构分析。实验表明，一个仅解码器的模型在二元仇恨言论检测方面表现出色，而软投票集成方法将情感分析性能在 Macro F1 分数上提高了 15.8%。