AMI @ EVALITA2020: Automatic Misogyny Identification
AMI @ EVALITA2020: Automatic Misogyny Identification
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AMI @ EVALITA2020：自动厌女症识别
DOI：
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发表时间：
2020
期刊：
影响因子：
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通讯作者：
Paolo Rosso
中科院分区：
文献类型：
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作者：
E. Fersini;Debora Nozza;Paolo Rosso
英语。自动厌女症识别fi阳离子是在Evalita2020评估活动中提出的一项共同任务。基于意大利语tweet的AMI子任务被组织成两个子任务：(1)关于厌女症和攻击性的fi阳离子的子任务A；(2)关于模型公平性的子任务B。在评估阶段结束时，我们收到了8个团队提交的20个子任务A和11个子任务B的运行。在本文中，我们概述了AMI共享任务、数据集、评估方法论、参与者所取得的结果以及团队所采用的方法论的讨论。最后，我们得出了一些结论，并讨论了下一步的工作。
English. Automatic Misogyny Identification (AMI) is a shared task proposed at the Evalita 2020 evaluation campaign. The AMI challenge, based on Italian tweets, is organized into two subtasks: (1) Subtask A about misogyny and aggressiveness identification and (2) Subtask B about the fairness of the model. At the end of the evaluation phase, we received a total of 20 runs for Subtask A and 11 runs for Subtask B, submitted by 8 teams. In this paper, we present an overview of the AMI shared task, the datasets, the evaluation method-ology, the results obtained by the participants and a discussion about the method-ology adopted by the teams. Finally, we draw some conclusions and discuss future work.