Jan, 2021
COVID-19 假新闻检测模型的泛化能力
Model Generalization on COVID-19 Fake News Detection
Yejin Bang, Etsuko Ishii, Samuel Cahyawijaya, Ziwei Ji, Pascale Fung
TL;DR为了抗击 COVID-19 疫情期间社交媒体上的虚假信息,本文提出两种方法,一是 fine-tuning transformers-based language models,二是通过 influence data cleansing 去除危险的训练实例。通过在两个 COVID-19 虚假新闻测试集上评估模型,我们强调了此任务的模型泛化能力的重要性。最终模型可以达到高性能和模型泛化性能的平衡。