UPB @ ACTI：使用微调 Sentence Transformers 检测阴谋论
计算与语言
2023-09-29 v1 人工智能
摘要
阴谋论已成为在线话语中突出且令人担忧的方面，对信息完整性与社会信任构成挑战。为此，我们处理由 ACTI @ EVALITA 2023 共享任务提出的阴谋论检测任务。预训练 sentence Transformer 模型与数据增强技术的结合使我们得以在两个子任务的最终排行榜上均获首位。我们的方法在二分类中取得 85.71% 的 F1 分数，在细粒度阴谋主题分类中取得 91.23% 的 F1 分数，超越其他竞争系统。
引用
@article{arxiv.2309.16275,
title = {UPB @ ACTI: Detecting Conspiracies using fine tuned Sentence Transformers},
author = {Andrei Paraschiv and Mihai Dascalu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2309.16275},
year = {2023}
}