{Steven Schockaert Luis Espinosa-Anke Carla Perez-Almendros}
الملخص
تقدم هذه الورقة ملخصًا لمهام المُشاركة الرابعة في مسابقة SemEval-2022، التي ركزت على كشف اللغة التفخيمية والمستهينة (PCL) تجاه المجتمعات الضعيفة. تم النظر في مهام فرعية اثنتين: المهمة الأولى تتمثل في تصنيف ثنائي، حيث كان على المشاركين تصنيف فقرة معينة على أنها تحتوي على لغة تفخيمية ومستهينة أو لا، بينما تضمنت المهمة الثانية تصنيفًا متعدد التصنيفات، حيث كان على المشاركين تحديد أنواع لغة التفخيم والمستهينة المُتَوَجِّدة (إن وُجدت). جذبت هذه المهمة أكثر من 300 مشارك، و77 فريقًا، و229 إرسالًا صالحًا. نقدم نظرة عامة على كيفية تنظيم المهمة، ونناقش التقنيات التي استخدمها المشاركون المختلفة، ونلخص الرؤى الرئيسية الناتجة عن كشف وتصنيف لغة التفخيم والمستهينة.
المعايير القياسية
| معيار قياسي | المنهجية | المقاييس |
|---|---|---|
| binary-condescension-detection-on-dpm | RoBERTa Baseline | F1-score: 49.1 |
| multi-label-condescension-detection-on-dpm | RoBERTa Baseline | Macro-F1: 10.4 |
| semeval-2022-task-4-1-binary-pcl-detection-on | RoBERTa Baseline | F1-score: 49.1 |
| semeval-2022-task-4-2-multi-label-pcl | RoBERTa Baseline | Macro-F1: 10.4 |
بناء الذكاء الاصطناعي بالذكاء الاصطناعي
من الفكرة إلى الإطلاق — عجّل تطوير الذكاء الاصطناعي الخاص بك من خلال البرمجة المشتركة المجانية بالذكاء الاصطناعي، وبيئة جاهزة للاستخدام، وأفضل أسعار لوحدات معالجة الرسومات.