Jul, 2017

Fake News Challenge 立场检测任务的简单而强大的基准线

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TL;DR该论文介绍了一个能够识别公众错误信息、帮助事实核查的简单实用的立场判断系统，它在 Fake News Challenge 的第一阶段中获得第三名，与前两名获胜队伍的复杂集成方法相比表现竞争力，作者将其提议为 Fake News Challenge 立场检测任务的简单但强大的基线。
发现论文，激发创造
  • 针对虚假新闻挑战赛立场检测任务的回顾性分析

    本研究深入分析了 2017 年虚假新闻挑战的实验设置，提出了适用于少数类别的新的评估度量标准，并提出了一个表现与最佳系统相当的新型特征丰富的堆叠 LSTM 模型，同时对其在领域内和领域间的推广效果进行了定量和定性的研究。

    Jun, 2018

  • 误信息和假新闻辨别中的立场检测综述

    该论文旨在研究和分析既包括事实检查和谣言检测，也包括偏见检测和情感分析的不同类别和方法之间的联系，重点关注在检测虚假信息及其分化方面的已有工作，并讨论了未来的挑战。

    Feb, 2021

  • 对假新闻立场的取向：基于深度双向 Transformer 语言模型的立场检测自动化虚假信息评估

    本研究旨在探索如何使用大规模深度双向转换器语言模型来准确识别包含虚假信息的新闻文章，通过使用 RoBERTa 深度双向转换器语言模型进行预训练后构建了一个大规模语言模型，在 Fake News Challenge 阶段 1 基准测试中实现了 90.01％的加权准确度，表明了在处理虚假信息识别方面，大规模语言模型可以作为强有力的构建块。

    Nov, 2019

  • 俄语立场预测：数据与分析

    本研究调查了针对俄罗斯语言的立场分类。同时，引入了一个新的 RuStance 数据集，以及用于该语言的文本分类方法进行基准测试，此外，该论文还为该语言中的立场预测提供了一个基线。

    Sep, 2018

  • 简单的开放态度分类用于谣言分析

    本文通过对推特的开放态度分类，介绍了一种简单且高效的分类方法。该方法利用了一组新颖的、可自动识别的问题特定特征，显著提高了分类器准确性，同时在新近的基准数据集上获得了超过最先进的结果。这质疑了在进行基于态度的分类之前使用复杂模型而不先进行知情特征提取的价值。

    Aug, 2017

  • 统一语料库中的立场检测和事实核查整合

    该研究提供了一种基于数据集的方法，支持事实检查、文献检索、来源可靠度、立场检测和论据提取这些任务之间的相互关系，从而帮助构建一个阿拉伯语事实检查语料库。

    Apr, 2018

  • 在检查虚假新闻的背景下，结合相似度特征和深度表示学习进行立场检测

    本研究利用深度神经网络结合字符串相似度特征，对假新闻检测问题进行了研究，主要包括利用各类神经网络对新闻标题及新闻文章进行编码表示、相似性比较，并探索利用预训练等额外信息的效果，结果表明，在假新闻检测上，该模型略优于之前的最优模型。

    Nov, 2018

  • 网络和社交媒体中的立场检测：一项比较研究

    本文探讨了在社交媒体平台上进行自动立场检测的多种方法，包括神经模型和经典的分类器模型，并对它们的可复现性和比较性能进行了详细的研究和实验。

    Jul, 2020

  • 360° 立场检测

    本文提出了一种名为 360 度立场检测的工具，旨在解决假新闻和筛选气泡对于对一个话题形成不偏不倚、平衡的观点上的影响。该工具汇集了多种观点的新闻报道，并以支持和反对为极点，让用户可以基于多种不同的证据来形成自己的观点。

    Apr, 2018

  • 立场检测基准测试：您的立场检测有多稳健？

    本研究提出并实现了一个以多数据集学习及迁移学习为基础的立场检测基准测试集，强调了多任务学习方法中健壮性和去偏差策略的必要性，并针对所提出的基准测试集进行了分析和讨论。

    Jan, 2020