Team QUST at SemEval-2025 Task 10：评估新闻实体框架中的多类多标签分类的大语言模型
计算与语言
2025-06-30 v1 人工智能
摘要
本文描述了 QUST_NLP 在 SemEval-2025 Task 7 中的参赛情况。我们提出了一套专为事实核查 claim 检索设计的三阶段检索框架。初始阶段，我们评估了多个检索模型的性能，并选择效果最佳的模型用于候选检索。随后，我们采用多个重新排序模型来增强候选结果，其中每个模型均选择 Top-10 的结果。在最终阶段，我们利用加权投票确定最终检索结果。我们的方法在单语言轨道中获得第 5 名，在跨语言轨道中获得第 7 名。我们在 GitHub 上发布了系统代码：https://github.com/warmth27/SemEval2025_Task7。
引用
@article{arxiv.2506.21564,
title = {Team QUST at SemEval-2025 Task 10: Evaluating Large Language Models in Multiclass Multi-label Classification of News Entity Framing},
author = {Jiyan Liu and Youzheng Liu and Taihang Wang and Xiaoman Xu and Yimin Wang and Ye Jiang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2506.21564},
year = {2025}
}