S公司相对长度单位E类val-2022任务5：多媒体自动敌意识别

伊丽莎白·费西尼,弗朗西丝卡·加斯帕里尼,朱利娅·里兹,奥罗拉·赛贝尼,伯塔·丘尔维,保罗·罗索,艾莉莎·李斯,杰弗里·索伦森

摘要
本文描述了SemEval-2022任务5：多媒体自动厌女识别（MAMI），该任务探索了利用可用文本和图像检测网络上的厌女模因。该任务分为两个相关的子任务：第一个任务专注于识别模因是否厌恶（子任务a），而第二个任务致力于识别厌恶女性的类型（子任务B）。MAMI是SemEval-2022最受欢迎的任务之一，有来自13个国家的400多名参与者，65个团队参与了子任务A，41个团队参与子任务B。MAMI挑战赛收到了4214次提交的跑步记录（其中166次上传到了排行榜上），表明大家对提出的问题充满热情。描述了任务数据集的集合和注释。本文概述了为应对挑战而提出的系统，报告了在两个子任务中取得的结果，并概述了主要错误的描述，以便理解系统能力并详细说明未来的研究前景。
选集ID：
2022.学期-1.74
体积：
第16届语义评估国际研讨会会议记录（SemEval-2022）
月份：
七月
年份：
2022
地址：
美国西雅图
编辑：
盖伊·埃默森,娜塔莉·施鲁特,加布里埃尔·斯坦诺夫斯基,Ritesh Kumar公司,亚历克西斯·帕尔默,内森·施耐德,悉达·辛格,希亚姆·拉坦
地点：
SemEval公司
SIG公司：
SIGLEX公司
出版商：
计算语言学协会
注：
页：
533–549
语言：
网址：
https://aclantology.org/2022.semeval-1.74
内政部：
10.18653/v1/2022.学期-1.74
比比键：
引用（ACL）：
伊丽莎白·费西尼（Elisabetta Fersini）、弗朗西丝卡·加斯帕里尼（Francesca Gasparini）、朱利娅·里兹（Giulia Rizzi）、奥罗拉·塞本尼（Aurora Saibene）、贝尔塔·丘尔维（Berta Chulvi）、保罗·罗索（Paolo Rosso）、艾丽莎·李斯。2022SemEval-2022任务5：多媒体自动厌女识别.英寸第16届语义评估国际研讨会会议记录（SemEval-2022），第533-549页，美国西雅图。计算语言学协会。
引用（非正式）：
SemEval-2022任务5：多媒体自动厌女识别（Fersini等人，SemEval 2022）
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视频：
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