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

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

Résumé généré par Claude — vérifié par l'humain