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 | F1 |
|---|---|
| ixambert-base-cased | 0.3200 |
| distilbert-base-multilingual-cased | 0.3400 |
| distillbert-base-spanish-uncased | 0.3400 |
| bert-base-multilingual-cased | 0.3500 |
| xlm-roberta-base | 0.4710 |
| bertin-roberta-base-spanish | 0.3600 |
| PlanTL-GOB-ES-roberta-base-bne | 0.4200 |
| bert-base-spanish-wwm-cased | 0.4400 |
| PlanTL-GOB-ES-roberta-large-bne | 0.4400 |
| xlm-roberta-large | 0.4700 |
