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>

0
下载
关闭预览

相关内容

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。
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
77+阅读 · 2020年7月26日
专知会员服务
60+阅读 · 2020年3月19日
100+篇《自监督学习(Self-Supervised Learning)》论文最新合集
专知会员服务
164+阅读 · 2020年3月18日
ExBert — 可视化分析Transformer学到的表示
专知会员服务
31+阅读 · 2019年10月16日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
174+阅读 · 2019年10月11日
【ACL2020放榜!】事件抽取、关系抽取、NER、Few-Shot 相关论文整理
深度学习自然语言处理
18+阅读 · 2020年5月22日
BERT/Transformer/迁移学习NLP资源大列表
专知
19+阅读 · 2019年6月9日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
【推荐】自然语言处理(NLP)指南
机器学习研究会
35+阅读 · 2017年11月17日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2009年12月31日
Arxiv
20+阅读 · 2021年9月22日
Arxiv
29+阅读 · 2020年3月16日
Arxiv
10+阅读 · 2018年4月19日
Arxiv
10+阅读 · 2018年3月22日
VIP会员
相关资讯
【ACL2020放榜!】事件抽取、关系抽取、NER、Few-Shot 相关论文整理
深度学习自然语言处理
18+阅读 · 2020年5月22日
BERT/Transformer/迁移学习NLP资源大列表
专知
19+阅读 · 2019年6月9日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
【推荐】自然语言处理(NLP)指南
机器学习研究会
35+阅读 · 2017年11月17日
相关基金
国家自然科学基金
3+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2009年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员