論文の概要: Not All Pretraining are Created Equal: Threshold Tuning and Class Weighting for Imbalanced Polarization Tasks in Low-Resource Settings
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.23534v1
- Date: Sun, 08 Mar 2026 15:50:37 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-04-06 02:36:13.024925
- Title: Not All Pretraining are Created Equal: Threshold Tuning and Class Weighting for Imbalanced Polarization Tasks in Low-Resource Settings
- Title（参考訳）: すべての事前訓練が等しく作成されるわけではない:低リソース環境における不均衡偏極タスクに対する閾値調整とクラス重み付け
- Abstract要約: 本稿では,SemEval-2025における分極共有タスクへの私の提出について述べる。
英語とスワヒリ語のためのトランスフォーマーベースシステムを開発した。二分極検出,多ラベルターゲット型分類,多ラベル表示識別という3つのサブタスクである。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This paper describes my submission to the Polarization Shared Task at SemEval-2025, which addresses polarization detection and classification in social media text. I develop Transformer-based systems for English and Swahili across three subtasks: binary polarization detection, multi-label target type classification, and multi-label manifestation identification. The approach leverages multilingual and African language-specialized models (mDeBERTa-v3-base, SwahBERT, AfriBERTa-large), class-weighted loss functions, iterative stratified data splitting, and per-label threshold tuning to handle severe class imbalance. The best configuration, mDeBERTa-v3-base, achieves 0.8032 macro-F1 on validation for binary detection, with competitive performance on multi-label tasks (up to 0.556 macro-F1). Error analysis reveals persistent challenges with implicit polarization, code-switching, and distinguishing heated political discourse from genuine polarization.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,SemEval-2025における分極共有タスクへの私の提出について述べる。
英語とスワヒリ語のためのトランスフォーマーベースシステムを開発した。二分極検出,多ラベルターゲット型分類,多ラベル表示識別という3つのサブタスクである。
このアプローチでは、多言語およびアフリカの言語特化モデル(mDeBERTa-v3-base, SwahBERT, AfriBERTa-large)、クラス重み付き損失関数、反復成層データ分割、ラベル単位のしきい値調整を活用して、厳しいクラス不均衡を処理する。
最高の構成であるmDeBERTa-v3-baseは、バイナリ検出の検証で0.8032マクロF1を達成する。
誤り分析は暗黙の分極、コードスイッチング、加熱された政治談話と真の分極を区別するといった永続的な課題を明らかにする。
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