論文の概要: Tribrid: Stance Classification with Neural Inconsistency Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.06508v1
• Date: Tue, 14 Sep 2021 08:13:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-09-15 15:41:07.311040
• Title: Tribrid: Stance Classification with Neural Inconsistency Detection
• Title（参考訳）: Tribrid: ニューラル不整合検出によるスタンス分類
• Authors: Song Yang and Jacopo Urbani
• Abstract要約: 本稿では,BERTなどのニューラルアーキテクチャを用いたソーシャルメディア上での自動姿勢分類を行う際の課題について検討する。 提案するニューラルアーキテクチャでは,任意のクレームに対して自動生成された否定的視点も含んでいる。 モデルは同時に複数の予測を行うように共同で学習され、元の視点の分類を改善するか、疑わしい予測をフィルタリングするために使用することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.150728831518459
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We study the problem of performing automatic stance classification on social media with neural architectures such as BERT. Although these architectures deliver impressive results, their level is not yet comparable to the one of humans and they might produce errors that have a significant impact on the downstream task (e.g., fact-checking). To improve the performance, we present a new neural architecture where the input also includes automatically generated negated perspectives over a given claim. The model is jointly learned to make simultaneously multiple predictions, which can be used either to improve the classification of the original perspective or to filter out doubtful predictions. In the first case, we propose a weakly supervised method for combining the predictions into a final one. In the second case, we show that using the confidence scores to remove doubtful predictions allows our method to achieve human-like performance over the retained information, which is still a sizable part of the original input.
• Abstract（参考訳）: bertのようなニューラルアーキテクチャを用いたソーシャルメディア上での自動スタンス分類を行う問題について検討する。 これらのアーキテクチャは印象的な結果をもたらすが、そのレベルはまだ人間に匹敵せず、下流のタスク(例えばファクトチェック)に重大な影響を与えるエラーを引き起こす可能性がある。 性能を向上させるために,与えられたクレームに対して自動的に生成される否定的視点を含む新たなニューラルアーキテクチャを提案する。 モデルは同時に複数の予測を行うように共同で学習され、元の視点の分類を改善するか、疑わしい予測をフィルタリングするために使用することができる。 第1のケースでは、予測を最終的な予測と組み合わせる弱教師付き手法を提案する。 第2のケースでは,信頼度スコアを用いて疑わしい予測を除去すれば,元の入力の相当な部分である保持情報よりも人間的な性能が得られることを示す。

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