Fugu-MT 論文翻訳(概要): ReINTEL Challenge 2020: A Comparative Study of Hybrid Deep Neural Network for Reliable Intelligence Identification on Vietnamese SNSs

論文の概要: ReINTEL Challenge 2020: A Comparative Study of Hybrid Deep Neural Network for Reliable Intelligence Identification on Vietnamese SNSs

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.12777v1
Date: Mon, 27 Sep 2021 03:40:28 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-09-28 15:54:37.745626
Title: ReINTEL Challenge 2020: A Comparative Study of Hybrid Deep Neural Network for Reliable Intelligence Identification on Vietnamese SNSs
Title（参考訳）: ReINTEL Challenge 2020: ベトナムSNSにおける信頼性情報識別のためのハイブリッドディープニューラルネットワークの比較研究
Authors: Hoang Viet Trinh, Tung Tien Bui, Tam Minh Nguyen, Huy Quang Dao, Quang Huu Pham, Ngoc N. Tran, Ta Minh Thanh
Abstract要約: 膨大な量のデータが誤報の危機を引き起こしている。本稿では,タスクの表メタデータとポストコンテンツの両方を効果的に活用できるマルチインプットモデルを提案する。 VLSPのプライベートテストセットで0.9462ROCスコアを達成した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9697877942346906
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Abstract: The overwhelming abundance of data has created a misinformation crisis. Unverified sensationalism that is designed to grab the readers' short attention span, when crafted with malice, has caused irreparable damage to our society's structure. As a result, determining the reliability of an article has become a crucial task. After various ablation studies, we propose a multi-input model that can effectively leverage both tabular metadata and post content for the task. Applying state-of-the-art finetuning techniques for the pretrained component and training strategies for our complete model, we have achieved a 0.9462 ROC-score on the VLSP private test set.
Abstract（参考訳）: 膨大な量のデータが誤報の危機を引き起こしている。悪意に満ちた読者の注意をそらすために考案された不確実なセンセーショナリズムは、社会の構造に不可分なダメージを与えている。その結果、記事の信頼性を決定することが重要なタスクとなった。様々なアブレーション研究の後,タスクの表付きメタデータとポストコンテンツの両方を効果的に活用できるマルチインプットモデルを提案する。 vlspプライベートテストセットにおいて,事前学習されたコンポーネントとトレーニング戦略に対する最先端の微調整技術を適用し,0.9462 roc-scoreを達成した。

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