我们使用神经网络检测标题党:你不会相信接下来发生了什么!
计算与语言
2019-10-18 v2 信息检索
摘要
在线内容发布者经常为其文章使用吸引眼球的标题,以吸引用户访问其网站。这些通常被称为标题党的标题,利用用户的好奇心差距,诱使他们点击往往令人失望的链接。现有的自动检测标题党的方法依赖于繁重的特征工程和领域知识。在此,我们引入一种基于循环神经网络的神经网络架构来检测标题党。我们的模型依赖于从大型未标注语料库中学习的分布式词表示,以及通过卷积神经网络学习的字符嵌入。在新闻标题数据集上的实验结果表明,我们的模型优于现有的标题党检测技术,其准确率达到 0.98,F1 分数为 0.98,ROC-AUC 为 0.99。
引用
@article{arxiv.1612.01340,
title = {We used Neural Networks to Detect Clickbaits: You won't believe what happened Next!},
author = {Ankesh Anand and Tanmoy Chakraborty and Noseong Park},
journal= {arXiv preprint arXiv:1612.01340},
year = {2019}
}
备注
Accepted to the European Conference on Information Retrieval (ECIR), 2017