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UCSC NLP 系统在 SemEval-2026 阴谋检测任务中名列前茅
UCSC NLP 研究人员为 SemEval-2026 任务 10 开发了系统，重点关注阴谋标记提取和文档级阴谋检测。他们的标记提取方法涉及多标签跨度分类，并采用了硬负例采样和边界感知表示等高级技术。对于文档分类，他们采用了带有标签平滑的序列分类器。在官方测试集上，该系统在标记提取方面排名第 7，在文档检测方面排名第 11。
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新数据集从Reddit提取药物洞察
研究人员开发了ReDose，一个包含6,435个关于物质使用的Reddit帖子的数据集，以帮助医生更好地了解临床过量病例之外的真实世界药物使用情况。该数据集由一位毒理学家和医学生标注，包含DRUG、DOSE和EFFECT等实体。在对各种模型进行基准测试时，BiomedBERT在DRUG实体提取方面表现强劲，而Llama-3 70B在整体提取方面优于GPT-4。该研究强调了从用户生成内容中准确提取EFFECT实体的持续挑战。