一体化：用于谣言验证的多任务学习
计算与语言
2018-06-12 v1
摘要
谣言的自动判定是一项具有挑战性的任务，可分解为构成流水线的小组件，包括谣言检测、谣言追踪与立场分类，最终得出判定谣言真实性的结果。在先前工作中，谣言验证过程中的这些步骤被开发为独立组件，其中一个的输出馈入下一个。我们提出了一种多任务学习方法，允许主任务与辅助任务的联合训练，从而提升谣言验证的性能。我们考察了数据集属性与所用多任务学习模型结果之间的联系。
引用
@article{arxiv.1806.03713,
title = {All-in-one: Multi-task Learning for Rumour Verification},
author = {Elena Kochkina and Maria Liakata and Arkaitz Zubiaga},
journal= {arXiv preprint arXiv:1806.03713},
year = {2018}
}