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以整体式BERT集成模型应对新冠疫情信息疫情

Giorgos Tziafas Konstantinos Kogkalidis Tommaso Caselli

摘要

本文介绍了TOKOFOU系统,该系统是一种基于六种不同基于Transformer的预训练编码器的集成模型,用于应对新冠疫情期间“信息疫情”共享任务(COVID-19 Infodemic Shared Task)中的英文虚假信息检测任务。我们针对该任务的每一项问题分别对各模型进行微调,并采用多数投票(majority voting)策略对各模型的预测得分进行融合。TOKOFOU系统在整体F1得分上达到89.7%,位列第一。


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