面向多标签宣传检测的大语言模型
计算与语言
2022-10-21 v2
摘要
过去几年中，宣传内容通过互联网的传播急剧增加。近来，由于宣传对社会的负面影响，宣传检测开始受到重视。在这项工作中，我们描述了针对 WANLP 2022 共享任务的方法，该任务在多标签设定下处理宣传检测问题。该任务要求模型将给定文本标注为具有一种或多种宣传技巧。总共需要检测 21 种宣传技巧。我们表明，五个模型的集成在该任务上表现最佳，取得了 59.73% 的 micro-F1 分数。我们还进行了全面的消融实验，并提出了该工作的若干未来方向。
引用
@article{arxiv.2210.08209,
title = {Large Language Models for Multi-label Propaganda Detection},
author = {Tanmay Chavan and Aditya Kane},
journal= {arXiv preprint arXiv:2210.08209},
year = {2022}
}