UO-FIE：结合精确标签监督与分级效用的叙实性推理
原文标题：UO-FIE: Combining Exact-Label Supervision with Graded Utility for Factivity Inference
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针对 FIE2026 中文叙实性推理任务中 64.1% 训练样本集中于单一类别的问题，论文提出 UO-FIE 系统，将精确标签监督与基于效用的软目标、调度类别权重和序数损失相结合。基于 Qwen3.5-9B 与 LoRA，该系统在微调赛道以 0.8316 的宏效用排名第一。另一提示集成方案在非微调赛道排名第三。
- 问题
- FIE2026 中文叙实性推理任务中 64.1% 训练样本集中于单一类别，分类模型偏向多数类。
- 方法
- UO-FIE 预测九类分布，融合硬标签监督、效用软目标、调度类别权重与序数损失，并做序数校准。
- 结果
- 基于 Qwen3.5-9B+LoRA 在微调赛道以宏效用 0.8316 排名第一；提示集成方案在非微调赛道以 0.8450 排名第三。
- 影响
- 为类别极不平衡的有序分类任务提供可复用的效用导向训练配方。
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