该研究论文探讨了AI-UPV团队在CLEF 2023中进行性别歧视识别的实验，利用大型语言模型和集成策略进行分类。研究比较和优化了多种模型，最终在多个任务中取得了竞争力的F1得分，展示了线性别歧视检测的可解释性和有效性。

本文介绍了 Gpachov 团队在 CLEF-2023 CheckThat！实验室任务 2 中构建的解决方案，旨在通过主观性检测确保社交网络上信息的客观性和质量。该解决方案采用了微调句子嵌入编码器模型和降维、样本高效少样本学习模型以及多语言数据集上微调多语言转换器等方法，并通过简单多数投票集成的方式融合三种方法，在测试集上达到 0.77 的宏 F1，并在英语子任务上获得第二名。