지원사업
학술연구/단체지원/교육 등 연구자 활동을 지속하도록 DBpia가 지원하고 있어요.
커뮤니티
연구자들이 자신의 연구와 전문성을 널리 알리고, 새로운 협력의 기회를 만들 수 있는 네트워킹 공간이에요.
논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.9
- 수록면
- 1,275 - 1,278 (4page)
이용수
초록· 키워드
오류제보하기
Nowadays, fake news from newspapers and social media is a serious issue in news credibility. Some of machine learning methods (such as LSTM, logistic regression, and Transformer) has been applied for fact checking. In this paper, we present Transformer-based fact checking model which improves computational efficiency. Locality Sensitive Hashing (LSH) is employed to efficiently compute attention value so that it can reduce the computation time. With LSH, model can group semantically similar words, and compute attention value within the group. The performance of proposed model is 75% for accuracy, 42.9% and 75% for Fl micro score and F1 macro score, respectively.
목차
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 제안 모델
Ⅳ. 실험 환경 및 실험 결과
Ⅴ. 결론
REFERENCES
참고문헌 (7)
참고문헌 신청
N. Kotonya and F. Toni, “Explainable Automated Fact-Checking: A Survey,” Proceedings of the 28th International Conference on Computational Linguistics, Barcelona (online), pp. 5430-5443, 2020.
L. Wu, Y. Rao, Y. Zhao, H. Liang, and A. Nazir, “DTCA: Decision Tree-based Co-Attention Networks for Explainable Claim Verification,” in Proceedings of the 58th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics, online, pp. 1024-1035, 2020.
A. Vaswani, N. Shazeer, N. Parmar, J. Uszkoreit, L. Jones, A. N. Gomez, L. Kaiser, and I. Polosukhin, “Attention Is All You Need,” in Advances in Neural Information Processing Systems 30: Annual Conference on Neural Information Processing Systems 2017, pp. 6000-6010, 2017.
J. Devlin, M. W. Chang, K. Lee, and K. Toutanova, “BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding,” Proceedings of the 2019 Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics, Minneapolis: MN, pp. 4171-4186, 2019.
Wikipedia, Locality Sensitive Hashing [Internet]. Available: https://en.wikipedia.org/wiki/Locality-sensitive_hashing.
L. Wu, Y. Rao, Y. Zhao, H. Liang, and A. Nazir, “DTCA: Decision Tree-based Co-Attention Networks for Explainable Claim Verification,” in Proceedings of the 58th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics, online, pp. 1024-1035, 2020.
A. Vaswani, N. Shazeer, N. Parmar, J. Uszkoreit, L. Jones, A. N. Gomez, L. Kaiser, and I. Polosukhin, “Attention Is All You Need,” in Advances in Neural Information Processing Systems 30: Annual Conference on Neural Information Processing Systems 2017, pp. 6000-6010, 2017.
J. Devlin, M. W. Chang, K. Lee, and K. Toutanova, “BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding,” Proceedings of the 2019 Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics, Minneapolis: MN, pp. 4171-4186, 2019.
Wikipedia, Locality Sensitive Hashing [Internet]. Available: https://en.wikipedia.org/wiki/Locality-sensitive_hashing.
함께 읽어보면 좋을 논문
논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!
-
효율적인 트랜스포머에 기반한 설명 가능한 팩트체크 모델
한국정보통신학회 종합학술대회 논문집
2021 .05
-
고속 HASH함수 LSH의 zk-SNARK 구현 및 성능 분석
한국정보과학회 학술발표논문집
2019 .06
-
transformer모델의 attention score를 활용한 개체별 유전체 데이터 핵심부분 연구
한국통신학회 학술대회논문집
2023 .02
-
변압기 효율 적정화를 위한 변압기 부하율 조사 및 추정
조명·전기설비학회논문지
2016 .01
-
SSE와 AVX를 활용한 LSH의 병렬 최적 구현
정보보호학회논문지
2016 .02
-
Transformer를 이용한 Deep Fake 분류
한국정보과학회 학술발표논문집
2022 .06
-
Decision Transformer를 활용한 멀티 태스크 강화학습에서의 트랜스포머 아키텍처 비교 분석
한국통신학회 학술대회논문집
2025 .02
-
Locality-Sensitive Hashing을 활용한 효율적인 HNSW 그래프 색인 구축 기법
한국정보과학회 학술발표논문집
2024 .06
-
변압기의 파라미터 추출과 전기적 모델링 방법에 관한 연구
조명·전기설비학회논문지
2017 .05
-
From the Solid-State-Transformer (SST) to the Smart Transformer
ICPE(ISPE)논문집
2019 .05
-
지도 attention 을 이용한 한국어 Transformer 음성 합성에 관한 연구
한국통신학회 학술대회논문집
2020 .08
-
비전 트랜스포머를 활용한 이미지 분류 시스템 설계
한국정보통신학회 여성 ICT 학술대회 논문집
2021 .08
-
저압계통 연계력을 고려한 지상변압기 용량증가에 따른 이용률 분석에 관한 연구
전기학회논문지 P
2021 .09
-
Bi-LSTM과 토픽모델링을 활용한 카카오톡 가짜뉴스 판별 서비스
대한전자공학회 학술대회
2021 .06
-
MapReduce 환경에서 재그룹핑을 이용한 Locality Sensitive Hashing 기반의 K-Nearest Neighbor 그래프 생성 알고리즘의 개선
정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
2015 .11
-
News & Fact Check
원자력산업
2017 .01
-
빅데이터를 위한 트랜스포머 기반의 언어 인식 기법
한국정보통신학회 종합학술대회 논문집
2022 .10
-
아크 용접기 DC-DC 컨버터용 10kW급 평면 변압기의 설계 및 분석
전기학회논문지
2022 .12
-
Transformer 기반 한국어 음성인식 모델
한국통신학회 학술대회논문집
2020 .02
-
k-NN Join Based on LSH in Big Data Environment
Journal of information and communication convergence engineering
2018 .06
이 논문의 저자 정보
이 논문과 함께 이용한 논문
효율적인 트랜스포머에 기반한 설명 가능한 팩트체크 모델
윤희승
,
정재은
,
이건주
외 2명
한국정보통신학회 종합학술대회 논문집
2021
.05
근전도(EMG) 신호 분류를 위한 스파이크 신경망 기반 트랜스포머
박윤태
,
이지운
,
원지환
외 4명
대한전자공학회 학술대회
2024
.11
트랜스포머를 이용한 거리함수 기반 포인트 클라우드 개선
김도훈
,
김철현
방송공학회논문지
2024
.05
A Contrastive Learning Method for Automated Fact-Checking
송선영
,
안제준
,
박건우
Journal of KIISE
2023
.08
내재된 편향성과 차별을 완화한 한국어 인공지능 동화 생성 모델 〈프랭클린〉
안지인
,
이육샛별
,
장예원
외 1명
한국HCI학회 학술대회
2023
.02
최근 본 자료
댓글(0)
0