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Automatische Stance-Erkennung mit End-to-End Memory Networks

Mitra Mohtarami Ramy Baly James Glass Preslav Nakov Lluís Màrquez Alessandro Moschitti

Zusammenfassung

Wir präsentieren ein neues End-to-End-Gedächtnisnetzwerk für die Stance-Detektion, das sowohl (i) vorhersagt, ob ein Dokument einer gegebenen Zielbehauptung zustimmt, widerspricht, sich damit auseinandersetzt oder in keiner Beziehung dazu steht, als auch (ii) Beweisausschnitte für diese Vorhersage extrahiert. Das Netzwerk arbeitet auf Absatzebene und integriert Faltungsneuronale Netze (Convolutional Neural Networks) und rekurrente Neuronale Netze sowie eine Ähnlichkeitsmatrix in die Gesamtarchitektur. Die experimentelle Auswertung am Fake News Challenge Datensatz zeigt eine Stand der Technik entsprechende Leistung.


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