BEIKE NLP at SemEval-2022 Task 4: Prompt-Based Paragraph Classification for Patronizing and Condescending Language Detection BEIKE NLP, SemEval-2022 태스크 4: 상대를 깔보거나 무시하는 언어 감지 위한 프롬프트 기반 단락 분류

PCL 검출 작업은 일반 미디어에서 취약한 커뮤니티를 향해 비하하거나 우월감을 나타내는 언어를 식별하고 분류하는 것을 목표로 합니다. 다른 단락 분류 NLP 작업과 비교할 때, PCL 검출 작업에서 제시되는 부정적인 언어는 보통 더 은밀하고 미묘하여 일반적인 텍스트 분류 접근법의 성능이 실망스럽습니다. 본 논문에서는 SemEval-2022 Task 4의 PCL 검출 문제에 대한 우리 팀의 해결책을 소개합니다. 이 해결책은 프롬프트 기반 학습의 장점을 활용하여 단락 분류 작업을 적절한 클로즈 프롬프트로 재구성합니다. 또한 사전 학습된 마스크드 랭귀지 모델을 사용하여 클로즈 슬롯을 채웁니다. 이진 분류와 다중 레이블 분류 두 하위 작업에 대해 DeBERTa 모델을 채택하고 fine-tuning하여 작업 특유의 프롬프트에서 마스크된 레이블 단어를 예측하도록 합니다. 평가 데이터셋에서, 이진 분류의 경우 우리의 접근법은 F1 점수 0.6406를 달성하였으며, 다중 레이블 분류의 경우 매크로 F1 점수 0.4689를 달성하여 리더보드에서 1위를 차지하였습니다.