論文の概要: Incorporating Count-Based Features into Pre-Trained Models for Improved Stance Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.09078v1
• Date: Sun, 18 Oct 2020 19:37:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-06 04:14:20.471021
• Title: Incorporating Count-Based Features into Pre-Trained Models for Improved Stance Detection
• Title（参考訳）: 姿勢検出改善のための事前学習モデルへのカウントベース機能の導入
• Authors: Anushka Prakash and Harish Tayyar Madabushi
• Abstract要約: この研究は、自動姿勢検出の強化に焦点を当てている。 本稿では,事前学習したモデルと機能を統合する新しいアーキテクチャを提案する。 この方法は、テストセット上のF1スコア63.94で最先端の結果を達成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6980076213134383
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The explosive growth and popularity of Social Media has revolutionised the way we communicate and collaborate. Unfortunately, this same ease of accessing and sharing information has led to an explosion of misinformation and propaganda. Given that stance detection can significantly aid in veracity prediction, this work focuses on boosting automated stance detection, a task on which pre-trained models have been extremely successful on, as on several other tasks. This work shows that the task of stance detection can benefit from feature based information, especially on certain under performing classes, however, integrating such features into pre-trained models using ensembling is challenging. We propose a novel architecture for integrating features with pre-trained models that address these challenges and test our method on the RumourEval 2019 dataset. This method achieves state-of-the-art results with an F1-score of 63.94 on the test set.
• Abstract（参考訳）: ソーシャルメディアの爆発的な成長と人気は、コミュニケーションとコラボレーションの方法に革命をもたらした。 残念ながら、この情報へのアクセスと共有の容易さは、誤情報やプロパガンダの爆発を引き起こした。 スタンス検出が検証性予測に大きく寄与すると考えると、本研究は、他のいくつかのタスクと同様に、事前訓練されたモデルが非常に成功したタスクである、自動スタンス検出の促進に焦点を当てている。 本研究は,機能に基づく情報,特に実行中のクラスにおいて,スタンス検出のタスクが有用であることを示すが,これらの機能をセンセンブルを用いた事前学習モデルに統合することは困難である。 本稿では,これらの課題に対処し,rumoureval 2019データセット上でテストを行う,事前学習されたモデルと機能を統合するための新しいアーキテクチャを提案する。 この方法はテストセット上でF1スコア63.94で最先端の結果を得る。

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