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Accès ouvert déclaré 2021 conference-paper

Volta at SemEval-2021 Task 6: Towards Detecting Persuasive Texts and Images using Textual and Multimodal Ensemble

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Rattachement africain : in. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.

Le résumé fourni par la source

Memes are one of the most popular types of content used to spread information online. They can influence a large number of people through rhetorical and psychological techniques. The task, Detection of Persuasion Techniques in Texts and Images, is to detect these persuasive techniques in memes. It consists of three subtasks: (A) Multi-label classification using textual content, (B) Multi-label classification and span identification using textual content, and (C) Multi-label classification using visual and textual content. In this paper, we propose a transfer learning approach to fine-tune BERT-based models in different modalities. We also explore the effectiveness of ensembles of models trained in different modalities. We achieve an F1-score of 57.0, 48.2, and 52.1 in the corresponding subtasks.

Ce résumé expose les affirmations des auteurs. BNTIC ne l’interprète pas comme une validation indépendante des résultats.

Le contrôle bibliographique ouvert

DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.

Titre Crossref
Volta at SemEval-2021 Task 6: Towards Detecting Persuasive Texts and Images using Textual and Multimodal Ensemble
Date Crossref
01/01/2021
Éditeur
Association for Computational Linguistics
Type
proceedings-article

Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude, et il ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.

Les institutions déclarées

Une affiliation ne permet pas de déduire la nationalité d’un auteur.

Les sujets associés

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