UCSC NLPは、SemEval-2026 Task 10 (PsyCoMark) のためのシステムを発表し、陰謀論のマーカー抽出と文書レベルでの陰謀論検出に対応しています。マーカー抽出については、チームは境界認識表現と非最大抑制を用いたマルチラベルスパン分類としてタスクを定式化しました。

  • マーカー抽出にはIoU >= 0.95の正例ラベリングとハードネガティブサンプリングを使用します。
  • 文書分類には、ラベルスムージング付きシーケンス分類器を採用しています。
  • エンティティのような役割は堅牢に検出されますが、抽象的な役割は境界基準に対して敏感です。
  • システムはSubtask 1で7位（macro F1: 0.2251）、Subtask 2で11位（weighted F1: 0.7694）となりました。