論文の概要: Overview of the WANLP 2022 Shared Task on Propaganda Detection in Arabic
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.10057v1
- Date: Fri, 18 Nov 2022 07:04:31 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-21 13:51:06.598118
- Title: Overview of the WANLP 2022 Shared Task on Propaganda Detection in Arabic
- Title(参考訳): WANLP 2022のアラビア語におけるプロパガンダ検出に関する共有課題の概要
- Authors: Firoj Alam, Hamdy Mubarak, Wajdi Zaghouani, Giovanni Da San Martino,
Preslav Nakov
- Abstract要約: WANLP 2022ワークショップの一環として、アラビア語のツイートでプロパガンダテクニックを検出するタスクを実行しました。
Subtask1は、マルチラベル分類問題であるツイートで使用されるプロパガンダテクニックのセットを特定するよう要求する。
Subtask2は、各プロパガンダテクニックが現れるテキストの正確なスパンと共に、ツイートで使用されるプロパガンダテクニックを検出するように要求する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 32.27059493109764
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Propaganda is the expression of an opinion or an action by an individual or a
group deliberately designed to influence the opinions or the actions of other
individuals or groups with reference to predetermined ends, which is achieved
by means of well-defined rhetorical and psychological devices. Propaganda
techniques are commonly used in social media to manipulate or to mislead users.
Thus, there has been a lot of recent research on automatic detection of
propaganda techniques in text as well as in memes. However, so far the focus
has been primarily on English. With the aim to bridge this language gap, we ran
a shared task on detecting propaganda techniques in Arabic tweets as part of
the WANLP 2022 workshop, which included two subtasks. Subtask~1 asks to
identify the set of propaganda techniques used in a tweet, which is a
multilabel classification problem, while Subtask~2 asks to detect the
propaganda techniques used in a tweet together with the exact span(s) of text
in which each propaganda technique appears. The task attracted 63 team
registrations, and eventually 14 and 3 teams made submissions for subtask 1 and
2, respectively. Finally, 11 teams submitted system description papers.
- Abstract(参考訳): プロパガンダ(Propaganda)とは、個人または集団による意見や行動を表現することであり、適切に定義された修辞的・心理学的な装置によって達成される、所定の目的に言及した他の個人またはグループの意見や行動に故意に影響を及ぼすように設計されている。
プロパガンダ技術は、ソーシャルメディアでユーザーを操ったり、誤解させたりするためによく使われる。
このように、テキストやミームにおけるプロパガンダ技術の自動検出に関する最近の研究が数多く行われている。
しかし、これまでは主に英語に焦点が当てられていた。
この言語ギャップを埋めるために、私たちは2つのサブタスクを含むWANLP 2022ワークショップの一環として、アラビア語のつぶやきにおけるプロパガンダテクニックを検出するための共有タスクを実行しました。
Subtask~1は、ツイートで使用されるプロパガンダテクニックのセットを特定するよう要求するが、Subtask~2は、各プロパガンダテクニックが現れるテキストの正確なスパンと共に、ツイートで使用されるプロパガンダテクニックを検出するように要求する。
このタスクには63のチームの登録が集まり、最終的に14チームと3チームがサブタスク1と2に応募した。
最後に11チームがシステム記述書を提出した。
関連論文リスト
- PropaInsight: Toward Deeper Understanding of Propaganda in Terms of Techniques, Appeals, and Intent [71.20471076045916]
プロパガンダは世論の形成と偽情報の拡散に重要な役割を果たしている。
Propainsightはプロパガンダを体系的に、技術、覚醒的魅力、そして根底にある意図に分解する。
Propagazeは、人間の注釈付きデータと高品質な合成データを組み合わせる。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-09-19T06:28:18Z) - IITD at the WANLP 2022 Shared Task: Multilingual Multi-Granularity
Network for Propaganda Detection [25.536546272915427]
本稿では,アラビア語におけるプロパガンダ検出における共有タスクの2つのサブタスクについて述べる。
Subtask 1は、与えられたツイートで使用されるプロパガンダテクニックを見つけるための多ラベル分類問題である。
Subtask 2は、ツイートに存在する各テクニックのインスタンス毎のテキストスパンを特定するように要求する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-10-31T10:14:43Z) - Large Language Models for Multi-label Propaganda Detection [0.0]
マルチラベル環境下でのプロパガンダ検出処理を行うWANLP 2022共有タスクに対するアプローチについて述べる。
このタスクは、与えられたテキストを1つ以上のプロパガンダ技術を持つものとしてラベル付けするようモデルに要求する。
5つのモデルのアンサンブルがタスクで最高のパフォーマンスを示し、マイクロF1スコアは59.73%である。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-10-15T06:47:31Z) - Overview of Abusive and Threatening Language Detection in Urdu at FIRE
2021 [50.591267188664666]
我々は、ウルドゥー語に対する虐待と脅しの2つの共通タスクを提示する。
本研究では, (i) 乱用と非乱用というラベル付きツイートを含む手動注釈付きデータセットと, (ii) 脅威と非脅威の2つを提示する。
両方のサブタスクに対して、m-Bertベースのトランスモデルは最高の性能を示した。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-07-14T07:38:13Z) - Detecting Propaganda Techniques in Memes [32.209606526323945]
本稿では,ミームで使用されるプロパガンダのタイプを検出するマルチラベルマルチモーダルタスクを提案する。
950ミームの新しいコーパスを作成してリリースし、22のプロパガンダテクニックを慎重に注釈付けして、テキスト、画像、または両方に表示します。
コーパスを解析した結果,両モードを同時に理解することが,これらの手法の検出に不可欠であることが示唆された。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-08-07T11:56:52Z) - Cross-Domain Learning for Classifying Propaganda in Online Contents [67.10699378370752]
本稿では,ラベル付き文書や,ニュースやつぶやきからの文をベースとしたクロスドメイン学習の手法を提案する。
本実験は,本手法の有効性を実証し,移動過程におけるソースやターゲットの様々な構成における困難さと限界を同定する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-11-13T10:19:13Z) - SemEval-2020 Task 11: Detection of Propaganda Techniques in News
Articles [0.6999740786886536]
本稿では,新聞記事中のプロパガンダ技術の検出に関するSemEval-2020 Task 11の結果を紹介する。
このタスクには、スパン識別と技術分類という2つのサブタスクがあった。
両方のサブタスクでは、最高のシステムはトレーニング済みのトランスフォーマーとアンサンブルを使用していた。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-09-06T10:05:43Z) - LTIatCMU at SemEval-2020 Task 11: Incorporating Multi-Level Features for
Multi-Granular Propaganda Span Identification [70.1903083747775]
本稿では,新聞記事におけるプロパガンダ・スパン識別の課題について述べる。
本稿では,BERT-BiLSTMに基づくプロパガンダ分類モデルを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-08-11T16:14:47Z) - BPGC at SemEval-2020 Task 11: Propaganda Detection in News Articles with
Multi-Granularity Knowledge Sharing and Linguistic Features based Ensemble
Learning [2.8913142991383114]
SemEval 2020 Task-11はニュースプロパガンダ検出のための自動システムの設計を目的としている。
Task-11 は2つのサブタスク、すなわち Span Identification と Technique Classification から構成される。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-05-31T19:35:53Z) - Leveraging Declarative Knowledge in Text and First-Order Logic for
Fine-Grained Propaganda Detection [139.3415751957195]
本稿では,ニュース記事中のプロパガンダ的テキスト断片の検出について検討する。
本稿では,詳細なプロパガンダ手法の宣言的知識を注入する手法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-04-29T13:46:15Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。