自動的な立場検出を用いたエンドツーエンドメモリネットワーク

私たちは、立場検出のための新しいエンドツーエンドのメモリネットワークを提案します。このネットワークは、（i）文書が与えられたターゲット主張に対して同意する、反対する、議論するか無関係であるかどうかを予測し、また（ii）その予測の根拠となる証拠の断片を抽出します。ネットワークは段落レベルで動作し、全体的なアーキテクチャの一環として畳み込みニューラルネットワークと再帰型ニューラルネットワーク、および類似行列を統合しています。Fake News Challengeデータセットでの実験評価では、最先端の性能を示しています。