La tarea tiene como objetivo encontrar las mejores técnicas para identificar y categorizar tuit propagandísticos de fuentes gubernamentales y diplomáticas en un conjunto de datos de 9501 tuits en español, publicados por autoridades de China, Rusia, Estados Unidos y la Unión Europea. La tarea consiste en clasificar el tuit en cuatro grupos de técnicas propagandísticas: apelación a lo común, desacreditación del oponente, lenguaje cargado, apelación a la autoridad.
Publicación
Pablo Moral, Guillermo Marco, Julio Gonzalo, Jorge Carrillo-de-Albornoz, Iván Gonzalo-Verdugo (2023) Overview of DIPROMATS 2023: automatic detection and characterization of propaganda techniques in messages from diplomats and authorities of world powers. Procesamiento del Lenguaje Natural, Revista nº 71, septiembre de 2023, pp. 397-407.
Idioma
Español
NLP topic
Tarea abstracta
Dataset
Año
2023
Enlace publicación
Métrica Ranking
F1
Mejores resultados para la tarea
| Sistema | ICM Norm Ordenar ascendente |
|---|---|
| Hermes-3-Llama-3.1-8B_2 | 0.5677 |
| XLM-RoBERTa-large | 0.5425 |
| XLM-RoBERTa-large-2 | 0.5425 |
| XLM-RoBERTa-large-v3 | 0.5425 |
| Hermes-3-Llama-3.1-8B | 0.5379 |
| Xlm roberta large | 0.5343 |
| Gemma-2B-IT | 0.5283 |
| PlanTL GOB ES roberta large bne | 0.5173 |
| PlanTL GOB ES roberta base bne | 0.4906 |
| Dccuchile bert base spanish wwm cased | 0.4874 |
