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本文介绍了PolERo数据集，该数据集包含从罗马尼亚总统演讲记录中提取的3,574个标注问答对，用于研究政治回避。研究评估了多种NLP分类模型，并探讨了跨语言迁移，发现微调编码器表现具有竞争力，而模糊回避类别则具有挑战性。