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ACLIUST_NLP 参加 SemEval-2023 第 10 项任务：基于 Transformers 和任务自适应预训练的可解释性性别歧视检测
本论文描述了我们的系统，旨在设计出一个自动系统来探测和分类在线空间中的性别歧视内容。我们提出了一组基于 transformer 的预训练模型，通过任务适应式预训练和集成学习相结合。通过分析不同的 transformer-based 预训练模
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斯坦福 MLab 参加 SemEval-2023 任务 10：探索基于 GloVe 和 Transformer 的可解释在线性别歧视检测方法
本文讨论了我们在 SemEval-2023 任务 10 中应用的方法：实现在线性别歧视的可解释检测。我们进行了三个分类任务以预测文本是否具有性别歧视，将性别歧视文本分类为子类以提供其他解释。我们尝试了许多不同类型的模型，包括 GloVe 嵌
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ACLNLP-LTU 在 SemEval-2023 任务 10 中：数据增强和半监督学习技术对不平衡数据集上文本分类性能的影响
本文提出了一种在社交媒体帖子中检测和分类在线性别歧视的方法，使用了 BERTweet、RoBERTa 和 DeBERTa 等 fine-tuned transformer-based 模型，并采用数据增强和半监督学习来改善模型的泛化能力和应
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ACL2023 SemEval 任务 10：使用多数表决微调 Transformers 可解释检测在线性别歧视
本文介绍了我们在 SemEval 2023 - 可解释的在线性别歧视检测 (EDOS) 的 Task 10 中的贡献，包括三个子任务。我们提出了使用 BERT-based 模型进行实验和调优、并使用多数表决模型的方法来检测和解释在线性别歧视
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ACLSemEval-2023 任务 10：可解释的在线性别歧视检测
介绍 SemEval 任务 10，该任务是关于可解释的在线性别歧视检测（EDOS）。我们提出了新的性别歧视分层分类体系，包括帮助解释的细粒度歧视向量，并提供了一个新的带有细粒度标签的 20,000 条社交媒体评论数据集，以及用于模型适应的更
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