The FakeNews task in MediaEval 2022 investigates the challenge of finding accurate and high-performance models for the classification of conspiracy tweets related to COVID-19. In this paper, we used BERT, ELMO, and their combination for feature extraction and RandomForest as classifier. The results show that ELMO performs slightly better than BERT, however their combination at feature level reduces the performance.


翻译:2022年MediaEval的假消息任务调查了为与COVID-19有关的阴谋推文分类寻找准确和高性能模型的挑战。 在本文中,我们使用BERT、ELMO及其组合作为特征提取和随机Forest的分类。 结果表明ELMO的表现略优于BERT, 但其在特征层面的组合降低了性能。</s>

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近年来,研究人员通过文本上下文信息分析获得更好的词向量。ELMo是其中的翘楚,在多个任务、多个数据集上都有显著的提升。所以,它是目前最好用的词向量,the-state-of-the-art的方法。这篇文章发表在2018年的NAACL上,outstanding paper award。下面就简单介绍一下这个“神秘”的词向量模型。
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