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RESEARCH · CL_131333 · Jul 6 · 23:15

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。