dzStance 参与 StanceEval2024：基于句子转换器的阿拉伯立场检测

 原文中文，约500字，阅读约需2分钟。发表于：。

通过实证评估，我们对比了词频 - 逆文档频率 (TF-IDF) 特征和句子转换模型在检测作者对 COVID-19 疫苗、数码转型和妇女赋权等三个重要话题的态度（支持、反对或中立）方面的表现，结果显示句子转换模型在各种实验设置下优于 TF-IDF 特征。我们的团队 dzStance 参加了一个态度检测比赛，在妇女赋权方面获得第 13 名（74.91%），COVID 疫苗方面获得第 10...

通过实证评估比较了TF-IDF特征和句子转换模型在检测作者对COVID-19疫苗、数码转型和妇女赋权等话题的态度方面的表现。结果显示句子转换模型优于TF-IDF特征。团队在态度检测比赛中获得不错成绩，突显了句子转换模型在解决关键社会问题时的潜力。

TF-IDF特征 句子转换模型 实证评估 态度检测 社会问题
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