ReINTEL 2020 挑战赛：利用迁移学习模型在越南社交网站上进行可靠情报识别
计算与语言
2021-02-25 v3
摘要
本文介绍了我们为越南语言与语音处理 2020（VLSP 2020）共享任务中的越南社交网站可靠情报识别（ReINTEL）任务所提出的系统。在该任务中，VLSP 2020 提供了一个约 6,000 条带有可靠或不可靠标注的训练新闻/帖子数据集，以及一个由 2,000 条无标注样本组成的测试集。在本文中，我们在不同的迁移学习模型上进行了实验，这些模型为 bert4news 和 PhoBERT，经微调以预测新闻是否可靠。在我们的实验中，我们在 ReINTEL 主办方提供的私有测试集上取得了 94.52% 的 AUC 分数。
引用
@article{arxiv.2102.10794,
title = {ReINTEL Challenge 2020: Exploiting Transfer Learning Models for Reliable Intelligence Identification on Vietnamese Social Network Sites},
author = {Kim Thi-Thanh Nguyen and Kiet Van Nguyen},
journal= {arXiv preprint arXiv:2102.10794},
year = {2021}
}
备注
4 pages, ReINTEL Task at VLSP 2020 Workshop