用于性别歧视检测的 Transformer 集成模型
计算与语言
2021-11-01 v1
摘要
本文详细介绍了在 EXIST2021 研讨会的性别歧视检测任务中所做的工作。我们的方法建立在基于 Transformer 的模型集成之上，这些模型在不同的背景和语料库上训练，并在 EXIST2021 研讨会提供的 dataset 上微调。我们报告二分类任务（task1）准确率为 0.767，f1 分数 0.766；多分类任务（task2）准确率 0.623，f1 分数 0.535。
引用
@article{arxiv.2110.15905,
title = {Transformer Ensembles for Sexism Detection},
author = {Lily Davies and Marta Baldracchi and Carlo Alessandro Borella and Konstantinos Perifanos},
journal= {arXiv preprint arXiv:2110.15905},
year = {2021}
}