論文の概要: Navigating the Kaleidoscope of COVID-19 Misinformation Using Deep Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.15703v1
• Date: Sun, 19 Sep 2021 15:49:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-14 07:26:57.072244
• Title: Navigating the Kaleidoscope of COVID-19 Misinformation Using Deep Learning
• Title（参考訳）: 深層学習によるCOVID-19誤報のカレイドスコープのナビゲーション
• Authors: Yuanzhi Chen and Mohammad Rashedul Hasan
• Abstract要約: 対象ドメインの局所的コンテキストとグローバル的コンテキストの両方をキャプチャする効果的なモデルを提案する。 i) 深層トランスフォーマーをベースとした事前学習モデルでは, 混合ドメイン変換学習が有効であり, 局所的な文脈を捉えるのが得意であり, 一般化が不十分である。 浅いネットワークベースのドメイン固有モデルと畳み込みニューラルネットワークの組み合わせは、階層的な方法でターゲットデータから局所的およびグローバル的コンテキストを直接抽出し、より一般化可能なソリューションを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.76146285961466
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Irrespective of the success of the deep learning-based mixed-domain transfer learning approach for solving various Natural Language Processing tasks, it does not lend a generalizable solution for detecting misinformation from COVID-19 social media data. Due to the inherent complexity of this type of data, caused by its dynamic (context evolves rapidly), nuanced (misinformation types are often ambiguous), and diverse (skewed, fine-grained, and overlapping categories) nature, it is imperative for an effective model to capture both the local and global context of the target domain. By conducting a systematic investigation, we show that: (i) the deep Transformer-based pre-trained models, utilized via the mixed-domain transfer learning, are only good at capturing the local context, thus exhibits poor generalization, and (ii) a combination of shallow network-based domain-specific models and convolutional neural networks can efficiently extract local as well as global context directly from the target data in a hierarchical fashion, enabling it to offer a more generalizable solution.
• Abstract（参考訳）: さまざまな自然言語処理タスクを解決するためのディープラーニングベースの混合ドメイン転送学習アプローチの成功にかかわらず、covid-19ソーシャルメディアデータから誤情報を検出するための汎用的なソリューションを提供していない。 このタイプのデータの本質的な複雑さは、その動的(コンテキストが急速に進化する)、ニュアンス付き(誤情報型はしばしば曖昧である)、多種多様(歪んだ、きめ細やかな、重複するカテゴリ)の性質によって引き起こされるため、対象領域の局所的およびグローバル的コンテキストの両方を捉える効果的なモデルが不可欠である。 体系的な調査を行うことで、次のように示す。 (i)混合ドメイン転送学習で活用された深層変圧器型事前学習モデルでは,局所的文脈の把握が困難であり,一般化が不十分である。 (ii)浅いネットワークベースのドメイン固有モデルと畳み込みニューラルネットワークの組み合わせは、ターゲットデータから直接、局所的および全体的コンテキストを階層的に抽出し、より一般化可能なソリューションを提供することができる。

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