KIT-TIP-NLP at MultiPride: Continual Learning with Multilingual Foundation Model

En 3 lignesFramework multi-étapes pour détecter les insultes réappropriées en discours multilingue (anglais, espagnol, italien). Utilise XLM-RoBERTa avec augmentation de données par back-translation GPT-4o-mini (×3 corpus), undersampling dynamique et ajustement de seuils par langue. Amélioration F1 de 2-5% sans réentraînement.

Résumé généré par Claude — vérifié par l'humain