摘要

本报告描述了智能知识管理（IKM）实验室在WSDM 2019假新闻分类挑战赛中的参赛情况。我们将该任务视为自然语言推理（NLI）。我们分别训练了多个最强的NLI模型以及BERT模型。然后，我们对这些模型的结果进行了集成，并分两个阶段使用噪声标签重新训练。我们分析了训练集和测试集中存在的传递关系，并确定了一组可以基于这些关系可靠分类的测试案例。其余测试案例则由我们的集成模型进行分类。最终，我们的参赛作品在竞赛中取得了88.063%的测试集准确率，排名第三。