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XLM-RoBERTa-base
XLM-RoBERTa-base
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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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新管道采用神经符号方法解决游戏毒性问题
研究人员开发了一种新颖的神经符号管道,用于检测在线游戏聊天中的毒性,取得了0.6441的宏F1分数和0.9062的准确率。该系统在EEUCA 2026共享任务中,宏F1排名第三,准确率排名第一。它结合了Transformer模型和一个语言信息中介。该中介专门针对仇恨言论和威胁等关键少数类别,采用词汇规范化和主体定位分析等技术。该管道设计用于领域可移植性,只需对不同的游戏平台进行微调。