YEZE at SemEval-2026 Task 9: Detecting Multilingual, Multicultural and

요약

본 논문은 SemEval-2026 Task 9를 위해 다국어, 다문화 및 다이벤트 온라인 극단화 콘텐츠 탐지 시스템을 제안합니다. 이 시스템은 22개 언어를 대상으로 이진 분류, 대상 분류, 표현식 식별의 세 가지 하위 작업을 수행합니다. 연구팀은 XLM-RoBERTa와 mDeBERTa를 결합한 이종 앙상블 모델과 멀티태스크 학습, 클래스 가중치 등의 기법을 적용하여 극심한 라벨 불균형 문제를 해결하고 높은 성능을 달성했습니다.

핵심 포인트

• SemEval-2026 Task 9를 위한 다국어 온라인 극단화 콘텐츠 탐지 시스템을 개발함.
• 이진 분류, 대상 분류, 표현식 식별의 세 가지 하위 작업을 통합적으로 처리함.
• XLM-RoBERTa와 mDeBERTa 기반의 이종 앙상블(heterogeneous ensemble) 모델을 제안하여 성능을 극대화함.
• 라벨 불균형 문제를 해결하기 위해 멀티태스크 학습 및 클래스 가중치 적용이 효과적임을 입증함.