Fake News Challenge 스탠스 검출 작업을 위한 간단하지만 쉽게 이길 수 없는 기준선

공공 부정정보를 식별하는 것은 복잡하고 도전적인 작업입니다. 특정 주장의 진위를 확인하는 중요한 부분은 다양한 뉴스 소스가 해당 주장을 향해 취하는 입장(stance)을 평가하는 것입니다. 자동 입장 평가, 즉 입장 검출(stance detection)은 사실 확인 과정을 용이하게 할 것으로 주장됩니다. 본 논문에서는 가짜뉴스 챌린지(Fake News Challenge) 1단계에서 3위를 차지한 우리의 입장 검출 시스템을 소개합니다. 우리 접근 방식이 간단함에도 불구하고, 시스템은 상위 두 팀의 복잡한 앙상블(ensemble)과 경쟁할 수 있는 수준의 성능을 보여줍니다. 따라서 우리는 이 시스템을 가짜뉴스 챌린지 입장 검출 과제에 대한 '간단하지만 이기기 어려운 기준선(baseline)'으로 제안합니다.