摘要
我们提出了一种用于立场检测的新型端到端记忆网络，该网络能够联合完成以下两个任务：(i) 预测文档相对于给定目标声明是否同意、不同意、讨论或无关；(ii) 提取支持该预测的证据片段。该网络在段落级别运行，并集成了卷积神经网络和循环神经网络，以及作为整体架构一部分的相似度矩阵。在 Fake News Challenge 数据集上的实验评估表明，该模型达到了当前最先进的性能。
基准测试
| 基准 | 方法 | 指标 |
|---|---|---|
| fake-news-detection-on-fnc-1 | Neural method from Mohtarami et al. + TF-IDF (Mohtarami et al., 2018) | Weighted Accuracy: 81.23 |
| fake-news-detection-on-fnc-1 | Neural method from Mohtarami et al. (Mohtarami et al., 2018) | Weighted Accuracy: 78.97 |