Fugu-MT 論文翻訳(概要): ReINTEL Challenge 2020: A Multimodal Ensemble Model for Detecting Unreliable Information on Vietnamese SNS

論文の概要: ReINTEL Challenge 2020: A Multimodal Ensemble Model for Detecting Unreliable Information on Vietnamese SNS

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.10267v1
Date: Fri, 18 Dec 2020 14:33:08 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-05-01 18:17:29.276535
Title: ReINTEL Challenge 2020: A Multimodal Ensemble Model for Detecting Unreliable Information on Vietnamese SNS
Title（参考訳）: ReINTEL Challenge 2020: ベトナムSNS上の信頼できない情報を検出するマルチモーダルアンサンブルモデル
Authors: Nguyen Manh Duc Tuan, Pham Quang Nhat Minh
Abstract要約: 2つのマルチモーダルモデルを組み合わせて課題を解決する新しいマルチモーダルアンサンブルモデルを提案する。実験の結果, ROC AUCスコアでは, 単一モデルに対するマルチモーダルアンサンブルモデルが改善された。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Abstract: In this paper, we present our methods for unrealiable information identification task at VLSP 2020 ReINTEL Challenge. The task is to classify a piece of information into reliable or unreliable category. We propose a novel multimodal ensemble model which combines two multimodal models to solve the task. In each multimodal model, we combined feature representations acquired from three different data types: texts, images, and metadata. Multimodal features are derived from three neural networks and fused for classification. Experimental results showed that our proposed multimodal ensemble model improved against single models in term of ROC AUC score. We obtained 0.9445 AUC score on the private test of the challenge.
Abstract（参考訳）: 本稿では,VLSP 2020 ReINTEL Challengeにおいて,実現不可能な情報識別のための手法を提案する。タスクは、情報の断片を信頼できないカテゴリに分類することである。本稿では,2つのマルチモーダルモデルを組み合わせた新しいマルチモーダルアンサンブルモデルを提案する。各マルチモーダルモデルにおいて,テキスト,画像,メタデータの3つの異なるデータ型から得られた特徴表現を組み合わせた。マルチモーダル特徴は3つのニューラルネットワークから派生し、分類のために融合される。実験の結果, ROC AUCスコアでは, 単一モデルに対するマルチモーダルアンサンブルモデルが改善された。課題のプライベートテストで0.9445 AUCのスコアを得た。

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