要約
本報告は、インテリジェント知識管理（IKM）ラボがWSDM 2019 偽ニュース分類チャレンジに参加した経緯を記述しています。当該タスクを自然言語推論（NLI）として扱いました。私たちは、最強のNLIモデルのいくつかとBERTを個別に訓練しました。その後、これらの結果をアンサンブルし、ノイジーなラベルを使用して2段階で再訓練を行いました。また、学習セットとテストセットにおける推移関係を分析し、この基盤に基づいて信頼性のある分類が可能なテストケースの集合を決定しました。残りのテストケースは、私たちのアンサンブルによって分類されました。当該エントリーは、競技において3位となる88.063%のテストセット精度を達成しました。