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EXIST 2026
EXIST 2026
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BioSentinel使用XLM-RoBERTa对表情包中的性别歧视意图进行分类
BioSentinel团队为EXIST 2026竞赛开发了一种以文本为中心的方法，用于对表情包中的性别歧视意图进行分类。他们的系统基于XLM-RoBERTa-base构建，采用了一个结合了KL散度（用于软标签）和加权交叉熵（用于硬标签）的组合损失函数。该方法在软标签和硬标签评估中均取得了具有竞争力的排名，证明了其在主观NLP任务中的有效性。
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AI Wizards 在 EXIST 2026 上使用分层学习进行模因性别歧视检测
来自 AI Wizards 的研究人员开发了一种新颖的分层方法，用于识别模因中的性别歧视，并在 EXIST 2026 上发表。他们的系统利用 Gemini Embedding 2 进行视觉-语言表示，并通过使用 KL 散度和不确定性加权的 Gated MLP 进行处理。该方法通过预测条件软标签来模拟标注者之间的分歧，从而在性别歧视识别和分类任务的 Soft-Soft 排行榜上名列前茅。