이 논문은 22개 언어의 소셜 미디어 콘텐츠 양극화를 감지하는 SemEval-2026 Task 9 시스템을 소개합니다. 세 가지 하위 작업(이진 감지, 대상 분류, 현상 식별)을 수행합니다.
XLM-RoBERTa-large와 mDeBERTa-v3-base를 결합한 이질적 앙상블 모델을 제안하고, 다중 작업 학습, 번역 기반 데이터 증강, 클래스 가중치 등의 기법을 활용했습니다.
클래스 가중치를 결합한 독립적인 작업 모델링이 성능 향상에 더 효과적이라는 결과를 얻었습니다.