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AIDB Daily Papers

LLMをファインチューニングして陰謀論検出の精度を向上させる手法

原題: mdok-style at SemEval-2026 Task 10: Finetuning LLMs for Conspiracy Detection
著者: Dominik Macko
公開日: 2026-05-04 | 分野: LLM NLP AI cs.CL cs.AI

※ 日本語タイトル・ポイントはAIによる自動生成です。正確な内容は原論文をご確認ください。

ポイント

  • Qwen3-32Bモデルをファインチューニングし、Redditコメントにおける陰謀論の信念を検出するシステムを開発しました。
  • 少量の学習データに対応するため、データ拡張と自己学習の手法を導入し、機械生成テキスト検出の知見を応用しました。
  • 開発したシステムは52件中8位と高い競争力を示し、陰謀論検出への有効性が証明されました。

Abstract

SemEval-2026 Task 10 is focused on conspiracy detection. Specifically, the goal is to detect whether a Reddit comment expresses a conspiracy belief. Our submitted mdok-style system utilizes data augmentation and self-training (to cope with a rather small amount of training data) to finetune the Qwen3-32B model for a binary text-classification task. The submitted system is very competitive, ranking in the 85th percentile (8th out of 52 submissions). The results shown that our approach, which originated in machine-generated text detection, can be used for conspiracy detection as well.

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