Multilingual Models for Check-Worthy Social Media Posts Detection
本研究提出了一种多语言模型，用于检测包含可验证事实声明和有害声明的社交媒体帖子。研究涵盖数据集收集、预处理、架构选择、设置配置、微调训练、测试及实施等全流程。重点分析了不同模型性能，特别是能同时处理英语及阿拉伯语、保加利亚语、荷兰语、波兰语、捷克语、斯洛伐克语等多语言帖子的多标签多语言分类模型。实验结果经与最先进模型对比验证，证明了所提模型的鲁棒性。该工作的创新点在于开发了一种高效的多标签多语言分类模型，可同步检测有害帖子及含可验证事实声明的帖子。