利用外部信息源的完全自动化事实核查
计算与语言
2017-10-03 v1
摘要
鉴于近年来网络上虚假声明不断增长，自动区分虚假谣言与事实真实声明的研究兴趣也日益增长。在此，我们提出了一个利用外部信息源进行完全自动化事实核查的通用框架，挖掘整个 Web 作为知识源来确认或拒绝声明。我们的框架使用具有 LSTM 文本编码的深度神经网络，将语义核与任务特定的嵌入相结合，将声明与来自 Web 的潜在相关文本片段一起编码，并将信息源可靠性纳入考虑。评估结果显示，在两个不同的任务和数据集上表现良好： 谣言检测和 社区问答论坛中对问题答案的事实核查。
引用
@article{arxiv.1710.00341,
title = {Fully Automated Fact Checking Using External Sources},
author = {Georgi Karadzhov and Preslav Nakov and Lluis Marquez and Alberto Barron-Cedeno and Ivan Koychev},
journal= {arXiv preprint arXiv:1710.00341},
year = {2017}
}
备注
RANLP-2017