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RoBERTa-large
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Topology tool Mapper reveals how language models encode ambiguity
Researchers have introduced Mapper, a topological data analysis tool, to better understand how language models handle ambiguity. Applied to RoBERTa-Large, Mapper revealed that fine-tuning reorganizes the model's embeddi…
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SG-UniBuc-NLP 使用带分块的 RoBERTa 进行政治规避检测
SG-UniBuc-NLP 的研究人员开发了一个用于 SemEval-2026 Task 6 的系统，该任务旨在检测英文访谈中的政治问题规避。他们的方法利用了多头 RoBERTa 模型结合分块策略来处理超出 Transformer 编码器标准 512 标记限制的响应。该系统在粗粒度清晰度子任务上取得了 0.80 的 Macro-F1 分数，在细粒度规避策略子任务上取得了 0.51 的分数，在两项任务中均获得第 11 名。