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虚假新闻检测作为自然语言推理

Kai-Chou Yang Timothy Niven Hung-Yu Kao

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。


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