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효율적인 트랜스포머를 이용한 팩트체크 자동화 모델
Automated Fact Checking Model Using Efficient Transfomer 원문보기

한국정보통신학회논문지 = Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering, v.25 no.9, 2021년, pp.1275 - 1278  

Yun, Hee Seung (Department of Computer Engineering, Chung-Ang University) ,  Jung, Jason J. (Department of Computer Engineering, Chung-Ang University)

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

Nowadays, fake news from newspapers and social media is a serious issue in news credibility. Some of machine learning methods (such as LSTM, logistic regression, and Transformer) has been applied for fact checking. In this paper, we present Transformer-based fact checking model which improves comput...

주제어

#Automated fact checking   #Locality sensitive hashing   #Natural language processing   #Transformer  

표/그림 (3)

참고문헌 (7)

  1. N. Kotonya and F. Toni, "Explainable Automated FactChecking: A Survey," Proceedings of the 28th International Conference on Computational Linguistics, Barcelona (online), pp. 5430-5443, 2020. 

  2. L. Wu, Y. Rao, Y. Zhao, H. Liang, and A. Nazir, "DTCA: Decision Tree-based Co-Attention Networks for Explainable Claim Verification," in Proceedings of the 58th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics, online, pp. 1024-1035, 2020. 

  3. A. Vaswani, N. Shazeer, N. Parmar, J. Uszkoreit, L. Jones, A. N. Gomez, L. Kaiser, and I. Polosukhin, "Attention Is All You Need," in Advances in Neural Information Processing Systems 30: Annual Conference on Neural Information Processing Systems 2017, pp. 6000-6010, 2017. 

  4. J. Devlin, M. W. Chang, K. Lee, and K. Toutanova, "BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding," Proceedings of the 2019 Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics, Minneapolis: MN, pp. 4171-4186, 2019. 

  5. Wikipedia, Locality Sensitive Hashing [Internet]. Available: https://en.wikipedia.org/wiki/Locality-sensitive_hashing. 

  6. N. Kitaev, L. Kaiser, and A. Levskaya, "Reformer: The Efficient Transformer," in International Conference on Learning Representations, online, 2020. 

  7. E. Kochkina, M. Liakata, and A. Zubiaga. "All-in-one: Multi-task Learning for Rumour Verification," Proceedings of the 27th International Conference on Computational Linguistics, Santa Fe: NM, pp. 3402-3413, 2018. 

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