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Autorinnen/Autoren:
Seemann, Nina; Lee, Yeong Su; Bothe, Hendrik; Geierhos, Michaela
Dokumenttyp:
Konferenzbeitrag / Conference Paper
Titel:
FI-CODE@GermEval Shared Task 2025: LLM Prompting for Augmentation of Underrepresented Classes
Herausgebende Sammelband:
Wartena, Christian; Heid, Ulrich
Titel Konferenzpublikation:
Proceedings of the 21st Conference on Natural Language Processing (KONVENS 2025)
Untertitel Konferenzpublikation:
Workshops
Band:
2
Konferenztitel:
Conference on Natural Language Processing (21., 2025, Hildesheim)
Tagungsort:
Hildesheim
Jahr der Konferenz:
2025
Datum Beginn der Konferenz:
09.09.2025
Datum Ende der Konferenz:
12.09.2025
Verlagsort:
Hannover
Verlag:
HsH Applied Academics
Jahr:
2025
Seitenbereich:
327–336
Sprache:
Englisch
Abstract:
This paper summarizes our participation in the Harmful Content Detection in Social Media shared task. The task is divided into three subtasks: Call2Action (C2A), Attacks on the Democratic Basic Order (DBO), and Violence Detection (VIO). Following the organizers’ rec- ommendation, we used data augmentation to create more instances of each underrepresented category. To this end, we asked three large lan- guage models to rewrite a tweet in six different styles. We used a German BERT model for class...     »
ISBN:
978-3-69018-016-0
URL zum Inhalt:
https://aclanthology.org/2025.konvens-2.26/
Fakultät:
Fakultät für Informatik
Institut:
INF 7 - Institut für Datensicherheit
Professorin/Professor:
Geierhos, Michaela
Forschungszentrum:
CODE
Open Access:
Ja / Yes
Open-Access-Lizenz:
CC BY 4.0
URL zur Lizenz:
https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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