論文の概要: UPB at SemEval-2020 Task 11: Propaganda Detection with Domain-Specific
Trained BERT
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.05289v1
- Date: Fri, 11 Sep 2020 08:44:14 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-19 21:26:01.081036
- Title: UPB at SemEval-2020 Task 11: Propaganda Detection with Domain-Specific
Trained BERT
- Title（参考訳）: UPB at SemEval-2020 Task 11: Propaganda Detection with Domain-Specific Trained BERT
- Authors: Andrei Paraschiv, Dumitru-Clementin Cercel, Mihai Dascalu
- Abstract要約: 本稿では,新聞記事コンペティションにおけるSemEval-2020, Task 11: Detection of Propaganda Techniques in News Articles competitionについて述べる。
提案手法では,プロパガンダや超党派ニュース記事に事前学習したBERTモデルを特化することを検討する。
提案システムはサブタスクSIで46.060%のF1スコアを獲得し、36チームから5位、32チームから19位、サブタスクTCで54.302%のF1スコアを記録した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.3437656066916039
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Manipulative and misleading news have become a commodity for some online news
outlets and these news have gained a significant impact on the global mindset
of people. Propaganda is a frequently employed manipulation method having as
goal to influence readers by spreading ideas meant to distort or manipulate
their opinions. This paper describes our participation in the SemEval-2020,
Task 11: Detection of Propaganda Techniques in News Articles competition. Our
approach considers specializing a pre-trained BERT model on propagandistic and
hyperpartisan news articles, enabling it to create more adequate
representations for the two subtasks, namely propaganda Span Identification
(SI) and propaganda Technique Classification (TC). Our proposed system achieved
a F1-score of 46.060% in subtask SI, ranking 5th in the leaderboard from 36
teams and a micro-averaged F1 score of 54.302% for subtask TC, ranking 19th
from 32 teams.
- Abstract（参考訳）: マニピュレイティブで誤解を招くニュースは、一部のオンラインニュースメディアにとってコモディティとなり、これらのニュースは世界の人々のマインドセットに大きな影響を与えている。
プロパガンダ(Propaganda)は、読者の意見の歪曲や操作を意図したアイデアを広めることによって読者に影響を与える目的を持つ操作方法である。
本稿では,新聞記事コンペティションにおけるSemEval-2020, Task 11: Detection of Propaganda Techniques in News Articles competitionについて述べる。
提案手法は,プロパガンダ・スパン識別(SI)とプロパガンダ技術分類(TC)の2つのサブタスクに対して,より適切な表現を作成できるように,プロパガンダおよび超党派ニュース記事に事前訓練されたBERTモデルを特化することを検討する。
提案システムでは,サブタスクsiで46.060%のf1スコアを達成し,36チームでリーダーボードで5位,サブタスクtcで54.302%,32チームで19位となった。
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