本文描述了使用不同模型来检测新闻文章中的居高临下和傲慢语言的开发过程，并且这些模型基于预先训练的 RoBERTa 语言模型并结合 LSTM 和 CNN 层。最佳模型在子任务 A 中排名第 15，F1 得分为 0.5924，在子任务 B 中排名第 12，宏平均 F1 得分为 0.3763。

Apr, 2022

本文介绍了作者参与的 SemEval-2022 任务 4：优越和轻蔑性语言检测，并对子任务 1 中的预训练语言模型 RoBERTa 进行了比较研究，发现相对于基于神经网络的系统，RoBERTa 在两个子任务上表现更好，其中在子任务 1 中排名第 26，F1 分数为 54.64，在子任务 2 中排名第 23，F1 分数为 30.03。

Nov, 2022

本研究论文描述了 LTU 机器学习小组在 SemEval-2022 任务 4 的子任务 1：亲切和傲慢语言检测中使用的系统。我们的系统包括微调预训练的 Text-to-Text-Transfer Transformer（T5）并创新性地减少其的未分类预测。本文的主要贡献是：1）介绍我们使用的 T5 模型的实现细节，2）分析模型在此任务中的成功和困难，3）进行去除正式提交的消融研究，并确定数据拆分的相对重要性。我们的模型在官方测试集上获得了 0.5452 的 F1 得分。

Apr, 2022

本文提出了一种基于 Transformer 的模型及其集成，通过两种微调策略捕捉多样的语言行为和分类分布，从而准确理解 PCL 语言语境，获得了出色的结果。

Mar, 2022

本文描述了我们提交给 SemEval 2022 任务 4 的依靠预训练语言模型，数据增强和优化检测阈值来检测媒体针对弱势群体使用的居高临下的语言，实验结果表明它能可靠地检测到居高临下的语言，二元分类任务的 F1 得分为 55.47％，细粒度多标签检测任务的宏 F1 得分为 36.25％。

Apr, 2022

该研究针对 SemEval-2022 PCL 任务提出了一种只使用字符和单词 n-gram 的逻辑回归模型，该模型得到了平均水平的表现，远高于不使用任何任务知识的猜测系统，但低于最优团队。在表明提出的模型与在识别仇恨言论和冒犯内容方面表现良好的模型非常相似的同时，该论文证实了 PCL 检测的难度。

Mar, 2022

本文探讨了使用基于 prompt 的学习方法解决 PCL 检测问题。使用 DeBERTa 模型和在任务特定提示中自适应预测的方法，将 PCL 检测问题转化为适当的 cloze 提示填充，达到了 0.6406 的二元分类 F1 分数和 0.4689 的多标签分类宏 F1 分数并在 leaderboard 中排名第一的结果。

Aug, 2022

本文描述了我们基于 BERT 神经架构和后处理方法的集成模型，在 SemEval-2021 任务 5 的毒性跨度检测中应用的系统。我们使用多种集成技术对多个预训练语言模型进行了评估，实现了相当大的改进，并在测试数据上获得了 67.55％的 F1 分数。

Apr, 2021

本论文介绍了一个新的注释数据集，旨在支持开发 NLP 模型以识别和分类针对弱势群体（如难民，无家可归者，贫穷家庭）的含有愚弄或屈辱意味的语言，通过对该数据集的分析，我们发现对标准 NLP 模型来说，识别针对弱势群体的屈辱言词是有挑战的，并且 BERT 语言模型在该任务上取得了最好的结果。

Nov, 2020

本文介绍了我们对 SemEval-2022 任务 6：针对英语和阿拉伯语的讽刺检测及其五个子任务的参赛作品。我们使用基于 transformers 的深度学习技术来检测讽刺，数据集来自推特，数据预处理对于任务至关重要，我们的排名在四个子任务中保持稳定，这说明我们使用的模型和技术具有鲁棒性和稳定性。

Mar, 2022