E. Fersini, Debora Nozza, P. Rosso
EVALITA, 2020
English. Automatic Misogyny Identification (AMI) is a shared task proposed at the Evalita 2020 evaluation campaign. The AMI challenge, based on Italian tweets, is organized into two subtasks: (1) Subtask A about misogyny and aggressiveness identification and (2) Subtask B about the fairness of the model. At the end of the evaluation phase, we received a total of 20 runs for Subtask A and 11 runs for Subtask B, submitted by 8 teams. In this paper, we present an overview of the AMI shared task, the datasets, the evaluation methodology, the results obtained by the participants and a discussion about the methodology adopted by the teams. Finally, we draw some conclusions and discuss future work. Italiano. Automatic Misogyny Identification (AMI) é uno shared task proposto nella campagna di valutazione Evalita 2020. La challenge AMI, basata su tweet italiani, si distingue in due subtasks: (1) subtask A che ha come obiettivo l’identificazione di testi misogini e aggressivi (2) subtask B relativo alla fairness del modello. Al termine della fase di valutazione, sono state ricevute un totale di 20 submissions per il subtask A e 11 per il subtask B, inviate da un totale di 8 team. Presentiamo di seguito una sintesi dello shared task AMI, i dataset, la metodologia di valutazione, i risultati ottenuti dai partecipanti e una discussione sulle metodologie adottate dai diversi team. Infine, vengono discusse le conclusioni e delineati gli sviluppi futuri. Copyright © 2020 for this paper by its authors. Use permitted under Creative Commons License Attribution 4.0 International (CC BY 4.0).
Cited by 11 publications.
Field of study: Computer Science