Under de senaste åren har ett ohälsosamt fenomen som karakteriseras som den massiva spridningen av falska nyheter eller okontrollerad information (dvs. rykten) blivit alltmer en skrämmande fråga i det mänskliga samhället. Ryktena kommer ofta från sociala medier, främst mikrobloggande plattformar, som är virala efteråt av vilda, viljestarka spridning via ett stort antal deltagare. Det noteras att ryktesrika inlägg ofta utlöser mångsidiga, mestadels kontroversiella ställningstaganden bland deltagande användare. Således kan fastställandet av ställningstaganden på tjänsterna i fråga vara relevant för en framgångsrik upptäckt av rykten, och vice versa. Befintliga studier betraktar dock främst ryktbarhet och positionsklassificering som separata uppgifter. I detta dokument hävdar vi att de bör behandlas som en gemensam samarbetsinsats, med tanke på de starka sambanden mellan påståendets sanning och de ståndpunkter som uttrycks i lyhörda inlägg. Upplysta av programmet för lärande med flera uppgifter föreslår vi en gemensam ram som förenar de två högst relevanta uppgifterna, dvs. detektering av rykten och positionsklassificering. Baserat på djupa neurala nätverk, vi tränar båda uppgifterna gemensamt med hjälp av viktdelning för att extrahera de gemensamma och uppgiftsinvarianta funktioner medan varje uppgift kan fortfarande lära sig sina uppgiftsspecifika funktioner. Omfattande experiment på verkliga datauppsättningar som samlats in från Twitter och nyhetsportaler visar att vårt föreslagna ramverk förbättrar både ryktesdetektering och positionsklassificeringsuppgifter konsekvent med hjälp av de starka intertask-anslutningarna, vilket ger mycket bättre prestanda än toppmoderna metoder.
REF föreslår en GRU-baserad, multi-task lärande arkitektur som förenar både ställningstaganden och rykten upptäckt.
Detect Rumor and Stance Jointly by Neural Multi-task Learning
{'venue': 'WWW', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}