arXiv · cs.CL· Ahmed M. Fetouh·· 15 小时前AI 评分22
REGLAT 基于 GLiNER 与 MARBERT 的集成模型参加 ArGuard 共享任务：阿拉伯语有害内容检测
REGLAT at ArGuard Shared Tasks: An Ensemble-Based Model Integrating NER for Harmful Content Detection in Arabic
来源与原文
arXiv · cs.CL
作者：Ahmed M. Fetouh
发布时间：（北京时间）
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https://arxiv.org/abs/2610.37265v1
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AI 导读
REGLAT 团队提出两阶段阿拉伯语有害内容检测方案：先用 GLiNER 提取与危害相关的实体，再将其拼入原文交由微调的 MARBERT 分类器，将用户提示词分为七类有害内容。系统在 ArGuard 2026 共享任务开发集上取得 macro-F1 0.886、准确率 0.897；子任务 1 盲测集准确率 0.793、Macro-F 0.735，子任务 2 准确率 0.770、Macro-F 0.754。
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