UCSC NLP는 SemEval-2026 Task 10 (PsyCoMark)를 위한 시스템을 발표하며, 음모론 마커 추출 및 문서 수준 음모론 감지를 다룹니다. 마커 추출을 위해 팀은 경계 인식 표현과 비최대 억제(non-maximum suppression)를 사용한 다중 라벨 스팬 분류로 작업을 공식화했습니다.

  • 마커 추출에는 IoU >= 0.95 양수 레이블링과 하드 네거티브 샘플링을 사용합니다.
  • 문서 분류에는 레이블 스무딩(label smoothing)이 적용된 시퀀스 분류기를 사용합니다.
  • 엔티티와 같은 역할은 강건하게 감지되는 반면, 추상적인 역할은 경계 기준에 민감합니다.
  • 시스템은 Subtask 1에서 7위 (macro F1: 0.2251), Subtask 2에서 11위 (weighted F1: 0.7694)를 기록했습니다.