I detta dokument presenteras resultaten och slutsatserna av vårt deltagande i Clickbait Challenge 2017 1 om automatisk detektering av klick i sociala medier. Vi beskriver först språkligt-infunderade neurala nätverk modeller och identifiera informativa representationer för att förutsäga nivån av klickbaiting närvarande i Twitter-inlägg. Våra modeller tillåter att svara på frågan inte bara om ett inlägg är ett klick eller inte, men i vilken utsträckning det är ett klickbait inlägg t.ex., inte alls, något, avsevärt, eller kraftigt klickbait med hjälp av en poäng från 0 till 1. Vi utvärderar den prediktiva kraften hos modeller tränade på varierande text- och bildrepresentationer extraherade från tweets. Vår bäst presterande modell som bygger på tweet text och språkliga markörer av partisk språk extraheras från tweeten och motsvarande sida ger genomsnittliga kvadratfel (MSE) av 0,04, medelvärde absolut fel (MAE) av 0,16 och R2 av 0,43 på de hållna ut testdata. För den binära klassificeringsinställningen (clickbait vs. non-clickbait) uppnådde vår modell F1 poäng på 0,69. Vi har ännu inte funnit att bildrepresentationer i kombination med text ger betydande resultatförbättringar. Ändå är detta arbete den första att presentera preliminär analys av objekt extraheras med Google Tensorflow objektdetektion API från bilder i clickbait vs. non-clickbait Twitter-inlägg. Slutligen skisserar vi flera steg för att förbättra modellens prestanda som en del av det framtida arbetet.
I REF, författare utvecklat språkligt-infunderade nätverksmodell för Clickbait Challenge 2017 som kan lära sig styrka av klickbait innehåll från inte bara texterna i tweets men också passagen av artiklarna och de länkade bilderna.
Fishing for Clickbaits in Social Images and Texts with Linguistically-Infused Neural Network Models
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}