论 misinformation 检测的统一
人工智能
2021-04-13 v1 计算与语言
摘要
在本文中，我们引入 UnifiedM2，一种通用 misinformation 模型，以单一统一设置联合建模多个领域的 misinformation。该模型被训练以处理四项任务：检测新闻偏见、点击诱饵、假新闻以及验证谣言。通过将这些任务归为一组，UnifiedM2 学习到更丰富的 misinformation 表示，从而在所有任务上取得 SOTA 或可比性能。此外，我们证明 UnifiedM2 学习到的表示有助于对未见过的 misinformation 任务/数据集进行少样本学习，以及模型对未见事件的泛化能力。
引用
@article{arxiv.2104.05243,
title = {On Unifying Misinformation Detection},
author = {Nayeon Lee and Belinda Z. Li and Sinong Wang and Pascale Fung and Hao Ma and Wen-tau Yih and Madian Khabsa},
journal= {arXiv preprint arXiv:2104.05243},
year = {2021}
}
备注
Accepted to NAACL2021