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ArAIEval 共享任务：阿拉伯语文本中的说服技巧和虚假信息检测
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
该文介绍了 SemEval 2023 任务 3 的子任务 3 中检测说服技巧的最佳解决方案，使用基于 Transformer 的语言模型处理多语言输入数据和多个预测标签，并使用大型的跨语言模型在所有输入数据上联合训练，最终在 9 种语言中的 6 种语言上表现最优秀。
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关键要点
- 本文提出了在 SemEval 2023 任务 3 的子任务 3 中检测说服技巧的最佳解决方案。
- 该方案通过细调预训练的基于 Transformer 的语言模型处理多语言输入数据和多个预测标签。
- 使用大型的跨语言模型（XLM-RoBERTa 大型模型）在所有输入数据上联合训练。
- 针对已知语言和未知语言分别设置合理的置信度阈值。
- 最终在 9 种语言中的 6 种语言上表现最优秀，包括两个未知语言，并取得了高度竞争的结果。
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