論文の概要: From Fake to Hyperpartisan News Detection Using Domain Adaptation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.02185v1
• Date: Fri, 4 Aug 2023 07:58:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-07 13:30:14.464413
• Title: From Fake to Hyperpartisan News Detection Using Domain Adaptation
• Title（参考訳）: ドメイン適応を用いた偽ニュースから超党派ニュースへ
• Authors: R\u{a}zvan-Alexandru Sm\u{a}du, Sebastian-Vasile Echim, Dumitru-Clementin Cercel, Iuliana Marin, Florin Pop
• Abstract要約: Unsupervised Domain Adaptation (UDA)は、2つのデータ分散間のドメインシフトを減らすことを目的とした一般的なテクニックである。 偽ニュース検出と超党派ニュース検出の2つのテキスト分類作業におけるUDAの効果について検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Unsupervised Domain Adaptation (UDA) is a popular technique that aims to reduce the domain shift between two data distributions. It was successfully applied in computer vision and natural language processing. In the current work, we explore the effects of various unsupervised domain adaptation techniques between two text classification tasks: fake and hyperpartisan news detection. We investigate the knowledge transfer from fake to hyperpartisan news detection without involving target labels during training. Thus, we evaluate UDA, cluster alignment with a teacher, and cross-domain contrastive learning. Extensive experiments show that these techniques improve performance, while including data augmentation further enhances the results. In addition, we combine clustering and topic modeling algorithms with UDA, resulting in improved performances compared to the initial UDA setup.
• Abstract（参考訳）: Unsupervised Domain Adaptation (UDA)は、2つのデータ分散間のドメインシフトを減らすことを目的とした一般的なテクニックである。 コンピュータビジョンと自然言語処理にうまく応用された。 本研究では,偽ニュース検出と超党派ニュース検出という2つのテキスト分類タスク間における,教師なしドメイン適応手法の効果について検討する。 トレーニング中にターゲットラベルを含まない偽ニュースから超党派ニュース検出への知識伝達について検討した。 そこで我々は,UDA,教師とのクラスタアライメント,ドメイン間のコントラスト学習を評価する。 広範な実験により、これらの技術は性能が向上するが、データ拡張を含むとさらに結果が向上することが示された。 さらに,クラスタリングとトピックモデリングアルゴリズムを UDA と組み合わせることで,最初の UDA セットアップと比較して性能が向上した。

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