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https://github.com/archersama/3rd-solution-covid19-fake-news-detection-in-english

这个仓库是AAAI2021共享任务COVID19-Fake-News-Detection-in-English(虚假新闻分类)的第三名的解决方案
https://github.com/archersama/3rd-solution-covid19-fake-news-detection-in-english

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这个仓库是AAAI2021共享任务COVID19-Fake-News-Detection-in-English(虚假新闻分类)的第三名的解决方案

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README

        


background

[Constraint@AAAI2021 - COVID19 Fake News Detection in English](https://competitions.codalab.org/competitions/26655)

## [(English Readme)](https://github.com/archersama/3rd-solution-COVID19-Fake-News-Detection-in-English/blob/main/readme(en).md)

第三名解决方案,包含全部代码、评测论文以及我们搜集的额外数据和官方数据.

论文已经被接受AAAI 2021 First Workshop on Combating Online Hostile Posts in Regional Languages during Emergency Situation接收,并在研讨会上进行宣讲

## 赛题描述:
英文COVID19假新闻检测-此子任务重点在于用英语检测与COVID19相关的假新闻。数据源是各种社交媒体平台,例如Twitter,Facebook,Instagram等。给定社交媒体帖子,共享任务的目的是将其分类为假新闻或真实新闻。

### 任务分类:
* 文本分类

## 数据说明:

`Constraint_English_Train.xlsx`是官方给的训练样本示例,为xlsx数据格式。数据格式如下:

|id|tweet|label|
|---|---|---|
|0|Alfalfa is the only cure for COVID-19. |0|

## 模型架构:

在本文中一共使用了两个模型,分别基于双向LSTM和transformers架构

1.双向LSTM

2.text-transformers

## 算力要求
在谷歌kaggle平台的tpu进行训练

## 论文链接
https://arxiv.org/abs/2101.02359

## 引用我们的工作
```
@article{li2021exploring,
title={Exploring text-transformers in aaai 2021 shared task: Covid-19 fake news detection in english},
author={Li, Xiangyang and Xia, Yu and Long, Xiang and Li, Zheng and Li, Sujian},
journal={arXiv preprint arXiv:2101.02359},
year={2021}
}
```

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**最后感谢队友@[SwordFaith](https://github.com/SwordFaith)