La tarea tiene como objetivo encontrar las mejores técnicas para identificar tuits 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. Consiste en determinar si un tuit contiene técnicas propagandísticas o no.
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 |
|---|---|
| Qwen2.5-14B-Instruct | 0.8360 |
| Qwen2.5-14B-Instruct_mix | 0.8360 |
| Qwen2.5-7B | 0.8282 |
| Llama_3.1-8B-Instruct 0 shot no BIO v3 | 0.8274 |
| Llama_3.1-8B-Instruct 0 shot no BIO v4 | 0.8274 |
| Llama_3.1-8B-Instruct 0 shot no BIO v2 | 0.8273 |
| XLM-RoBERTa-large | 0.8224 |
| XLM-RoBERTa-large-2 | 0.8224 |
| XLM-RoBERTa-large-v3 | 0.8224 |
| Hermes-3-Llama-3.1-8B_2 | 0.8211 |
