초록
본 보고서는 지능형 지식 관리(Intelligent Knowledge Management, IKM) 연구실이 WSDM 2019 가짜 뉴스 분류 챌린지에 참여한 내용을 설명합니다. 우리는 이 작업을 자연어 추론(Natural Language Inference, NLI)으로 다루었습니다. 여러 강력한 NLI 모델과 BERT를 개별적으로 훈련시켰습니다. 이러한 결과들을 앙상블하고 두 단계로 노이즈 라벨(noisy labels)로 재훈련시켰습니다. 우리는 학습 세트와 테스트 세트에서 전이 관계(transitivity relations)를 분석하여 이 기반으로 신뢰할 수 있는 분류가 가능한 테스트 케이스 집합을 결정했습니다. 나머지 테스트 케이스들은 우리의 앙상블 모델에 의해 분류되었습니다. 우리의 제출은 경쟁에서 3위를 차지하며 테스트 세트 정확도 88.063%를 달성하였습니다.