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阿拉伯语焦虑话语人工标注基准发布

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AI 综述

Shimaa Ibrahim 发布了一个阿拉伯语焦虑话语基准：1,000 条以关键词 qalaq（焦虑/担忧）检索的 Twitter/X 帖子，按六种话语功能标注，并公开标注指南、残余子类方案、固定数据划分、标签来源和评测代码。两名母语标注者独立标注的原始一致率为 51.1%（Cohen's κ = 0.378）；复核全部 489 处分歧和 511 处一致后，修改了 120 个一致标签（23.5%）。在该共识参考上，Fanar-C-2-27B 达到 79.8% 准确率和 macro-F1 0.784（κ = 0.749），错误集中在定义不一致的残余类别，占错误的 41.1%（precision 0.905、recall 0.447）。

AI 根据报道生成 · 4 小时前更新

最新进展11月5日 20:45

超越关键词：阿拉伯语焦虑相关话语的人工标注基准

报道时间线

沿着报道，了解事件的不同侧面。

11月5日

20:45
arXiv · cs.CL
超越关键词：阿拉伯语焦虑相关话语的人工标注基准
研究发布了一个包含 1,000 条阿拉伯语 Twitter/X 帖子的基准，这些帖子以关键词 qalaq（焦虑/担忧）检索并按六种话语功能标注。两名母语标注者独立标注的原始一致率为 51.1%（Cohen's κ = 0.378），复核全部 489 处分歧与 511 处一致后修改了 120 个一致标签（23.5%）。Fanar-C-2-27B 在该共识参考上达到 79.8% 准确率和 macro-F1 0.784（κ = 0.749），错误集中在定义不一致的残余类别（占错误 41.1%，precision 0.905、recall 0.447）。

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