Turing at SemEval-2017 Task 8: Sequential Approach to Rumour Stance Classification with Branch-LSTM

본 논문은 팀 튜링(Turing)이 제출한 SemEval 2017 RumourEval: 루머의 진위 결정 및 루머에 대한 지지(SemEval 2017 태스크 8, 서브태스크 A)에 대한 내용을 설명합니다. 서브태스크 A는 루머 태도 분류의 도전 과제를 다루며, 이는 트위터 사용자가 논의하고 있는 루머의 진실성에 대한 태도를 식별하는 것을 포함합니다. 루머 태도 분류는 루머 검증으로 향하는 중요한 단계로 여겨져, 이 작업에서 좋은 성과를 거두는 것은 거짓 루머를 폭로하는 데 유용할 것으로 기대됩니다. 본 연구에서는 루머를 논의하는 트위터 게시물 집합을 지지, 부인, 의심, 또는 주석 달기로 분류하였습니다. 우리는 트윗의 대화 구조를 모델링함으로써 0.784의 정확도를 달성한 LSTM(장단기 기억망) 기반 순차 모델을 제안하며, 이 모델은 RumourEval 테스트 세트에서 서브태스크 A의 모든 다른 시스템을 능가하였습니다.