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REGLAT 团队用 GLiNER+MARBERT 两阶段方案检测阿拉伯语有害内容
论文提出两阶段方法：先用 GLiNER 抽取提示中的危害相关实体，拼接回原文后交给微调 MARBERT 分类器，将阿拉伯语提示分为七类有害内容。在 ArGuard 2026 共享任务开发集上取得 macro-F1 0.886、准确率 0.897，盲测子任务 1 准确率 0.793。分析显示相近类别…
arXiv NLP5 天前
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论文提出两阶段方法：先用 GLiNER 抽取提示中的危害相关实体，拼接回原文后交给微调 MARBERT 分类器，将阿拉伯语提示分为七类有害内容。在 ArGuard 2026 共享任务开发集上取得 macro-F1 0.886、准确率 0.897，盲测子任务 1 准确率 0.793。分析显示相近类别…