基于不确定性损失函数和任务层级注意力机制的多任务谣言检测研究

摘要：

[目的]通过引入不确定性损失函数和层级注意力机制,解决多任务谣言检测研究中主观设定主任务和辅助任务问题.[方法]融合谣言勘探、立场检测和谣言检测任务的领域信息,构建改进的任务层级注意力机制模型.同时,首次在多任务谣言检测研究中,引入同方差不确定性损失函数,替代传统损失函数.最后使用PHEME数据集,将改进模型与传统多分类模型进行对比.[结果]所提模型相比于目前最优模型,在Pheme4数据集中,Macro-F值提升4.2个百分点;在Pheme5数据集中,Macro-F值提升7.6个百分点.[局限]只在Pheme数据集进行实验测试,对于其他谣言检测数据集未测试.[结论]该模型在不划分主任务和辅助任务的情况下,仍可得到理想解.

关键词：不确定性损失函数;多任务学习;谣言检测;注意力机制

所属期刊栏目：5

分类号：TP393(计算技术、计算机技术)

资助基金：本文系南京航空航天大学前瞻性发展策略研究基金项目;国家社会科学基金重点项目;南京航空航天大学研究生创新基地实验室开放基金项目

在线出版日期：2021-09-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：101-110