ReINTEL Challenge 2020：面向越南社交网站可靠信息识别的混合深度神经网络比较研究
机器学习
2021-09-28 v1 计算与语言
摘要
数据的极度丰富造成了一场错误信息危机。旨在抓住读者短暂注意力的未经核实的煽情内容，当被恶意炮制时，已对我们的社会结构造成了无法弥补的损害。因此，判断一篇文章的可靠性已成为一项关键任务。经过各种消融研究，我们提出了一个多输入模型，该模型能够有效利用表格元数据和帖子内容来完成此任务。通过对预训练组件应用最先进的微调技术，并对我们的完整模型应用训练策略，我们在VLSP私有测试集上取得了0.9462的ROC-score。
引用
@article{arxiv.2109.12777,
title = {ReINTEL Challenge 2020: A Comparative Study of Hybrid Deep Neural Network for Reliable Intelligence Identification on Vietnamese SNSs},
author = {Hoang Viet Trinh and Tung Tien Bui and Tam Minh Nguyen and Huy Quang Dao and Quang Huu Pham and Ngoc N. Tran and Ta Minh Thanh},
journal= {arXiv preprint arXiv:2109.12777},
year = {2021}
}