Lutte contre l'infodémie liée au COVID-19 grâce à un ensemble BERT holistique

Ce papier présente le système TOKOFOU, un modèle ensembliste pour la détection de fausses informations basé sur six encodeurs pré-entraînés différents fondés sur les transformateurs, mis en œuvre dans le cadre de la tâche partagée sur l’infodémie liée au COVID-19 en langue anglaise. Nous fine-tunons chaque modèle sur chacune des questions de la tâche, puis agrégeons les scores de prédiction à l’aide d’une approche de vote majoritaire. Le système TOKOFOU obtient un score F1 global de 89,7 %, se classant ainsi en première position.