UCSC NLP SemEval-2026 कार्य 10 (PsyCoMark) के लिए प्रणालियाँ प्रस्तुत करता है, जो षड्यंत्र मार्कर निष्कर्षण और दस्तावेज़-स्तर षड्यंत्र पता लगाने को संबोधित करता है। मार्कर निष्कर्षण के लिए, टीम कार्य को सीमा-जागरुक प्रतिनिधित्वों और गैर-अधिकतम दमन का उपयोग करते हुए बहु-लेबल स्पैन वर्गीकरण के रूप में परिभाषित करती है।
- मार्कर निष्कर्षण IoU >= 0.95 सकारात्मक लेबलिंग और कठिन-ऋणात्मक नमूनाकरण का उपयोग करता है।
- दस्तावेज़ वर्गीकरण लेबल स्मूथिंग के साथ एक अनुक्रम वर्गीकार का उपयोग करता है।
- एंटिटी-जैसे भूमिकाओं को मजबूती से पता लगाया जाता है, जबकि अमूर्त भूमिकाएँ सीमा मानदंडों के प्रति संवेदनशील रहती हैं।
- प्रणाली उपकार्य 1 में 7वां स्थान (0.2251 macro F1) और उपकार्य 2 में 11वां स्थान (0.7694 weighted F1) पर है।