摘要
本文介绍了我们针对希望言论（hope speech）检测任务，利用预训练模型所采用的方法。我们参加了在EACL2021会议上举办的LT-EDI-2021赛事中的任务2：促进平等、多元与包容的希望言论检测。该任务的目标是判断文本中是否存在希望言论，同时识别出不属于同一语言类别的样本。我们详细阐述了在英文场景下对RoBERTa模型进行微调以实现希望言论检测的方法，以及在泰米尔语和马拉雅拉姆语这两种低资源印地语系语言中，对XLM-RoBERTa模型进行微调的策略。实验结果表明，我们的方法在将文本分类为“希望言论”、“非希望言论”以及“非目标语言”三类任务中具有优异表现。在英文赛道中，我们的方法取得了F1分数0.93的优异成绩，排名第一；在泰米尔语赛道中，F1分数为0.61，同样排名第一；在马拉雅拉姆语赛道中，F1分数为0.83，位列第三。