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 | F1 |
---|---|
PlanTL-GOB-ES-roberta-large-bne | 0.8170 |
distilbert-base-multilingual-cased | 0.7500 |
ixambert-base-cased | 0.7700 |
distillbert-base-spanish-uncased | 0.7700 |
bert-base-multilingual-cased | 0.7800 |
xlm-roberta-base | 0.7890 |
bert-base-spanish-wwm-cased | 0.7910 |
bertin-roberta-base-spanish | 0.7590 |
PlanTL-GOB-ES-roberta-base-bne | 0.8140 |
xlm-roberta-large | 0.8180 |