論文の概要: Mavericks at ArAIEval Shared Task: Towards a Safer Digital Space -- Transformer Ensemble Models Tackling Deception and Persuasion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.18730v1
• Date: Thu, 30 Nov 2023 17:26:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-01 15:32:27.194236
• Title: Mavericks at ArAIEval Shared Task: Towards a Safer Digital Space -- Transformer Ensemble Models Tackling Deception and Persuasion
• Title（参考訳）: MAvericks at ArAIEval Shared Task: Towards a Safer Digital Space - Transformer Ensemble Models Tackling Deception and Persuasion
• Authors: Sudeep Mangalvedhekar, Kshitij Deshpande, Yash Patwardhan, Vedant Deshpande and Ravindra Murumkar
• Abstract要約: 本稿では,各課題のタスク1-Aとタスク2-Aのアプローチについて述べる。 タスクは、与えられたバイナリ分類問題に対して、ツイートとニュース記事のマルチジャンルスニペットを使用する。 タスク1-A(8位)では0.742、タスク2-A(7位)では0.901のマイクロF1スコアを達成した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this paper, we highlight our approach for the "Arabic AI Tasks Evaluation (ArAiEval) Shared Task 2023". We present our approaches for task 1-A and task 2-A of the shared task which focus on persuasion technique detection and disinformation detection respectively. Detection of persuasion techniques and disinformation has become imperative to avoid distortion of authentic information. The tasks use multigenre snippets of tweets and news articles for the given binary classification problem. We experiment with several transformer-based models that were pre-trained on the Arabic language. We fine-tune these state-of-the-art models on the provided dataset. Ensembling is employed to enhance the performance of the systems. We achieved a micro F1-score of 0.742 on task 1-A (8th rank on the leaderboard) and 0.901 on task 2-A (7th rank on the leaderboard) respectively.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,「アラビアAIタスク評価(ArAiEval)共有タスク2023」に対する我々のアプローチを強調する。 本稿では,各課題のタスク1-Aとタスク2-Aのアプローチについて述べる。 真の情報の歪みを避けるために説得技術や偽情報の検出が不可欠になっている。 タスクは、与えられたバイナリ分類問題に対して、ツイートとニュース記事のマルチジャンルスニペットを使用する。 アラビア語で事前学習したトランスフォーマーモデルをいくつか実験した。 提供されるデータセット上で、これらの最先端モデルを微調整します。 組み立てはシステムの性能を高めるために使われる。 タスク1-A(8位)では0.742、タスク2-A(7位)では0.901のマイクロF1スコアを達成した。

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