Overview of the Evalita 2018 Task on Automatic Misogyny Identification (AMI)

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5 juin 2019

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Elisabetta Fersini et al., « Overview of the Evalita 2018 Task on Automatic Misogyny Identification (AMI) », Accademia University Press, ID : 10.4000/books.aaccademia.4497


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Résumé En It

Automatic Misogyny Identification (AMI) is a new shared task proposed for the first time at the Evalita 2018 evaluation campaign. The AMI challenge, based on both Italian and English tweets, is distinguished into two subtasks, i.e. Subtask A on misogyny identification and Subtask B about misogynistic behaviour categorization and target classification. Regarding the Italian language, we have received a total of 13 runs for Subtask A and 11 runs for Subtask B. Concerning the English language, we received 26 submissions for Subtask A and 23 runs for Subtask B. The participating systems have been distinguished according to the language, counting 6 teams for Italian and 10 teams for English. We present here an overview of the AMI shared task, the datasets, the evaluation methodology, the results obtained by the participants and a discussion of the methodology adopted by the teams. Finally, we draw some conclusions and discuss future work.

Automatic Misogyny Identification (AMI) è un nuovo shared task proposto per la prima volta nella campagna di valutazione Evalita 2018. La sfida AMI, basata su tweet italiani e inglesi, si distingue in due sottotask ossia Subtask A relativo al riconoscimento della misoginia e Subtask B relativo alla categorizzazione di espressioni misogine e alla classificazione del soggetto target. Per quanto riguarda la lingua italiana, sono stati ricevuti un totale di 13 run per il Subtask A e 11 run per il Subtask B. Per quanto riguarda la lingua inglese, sono stati ricevuti 26 run per il Subtask A e 23 per Subtask B. I sistemi partecipanti sono stati distinti in base alla lingua, raccogliendo un totale di 6 team partecipanti per l’italiano e 10 team per l’inglese. 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 conclusioni e delineati gli sviluppi futuri.

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