Classifying Text-Based Conspiracy Tweets related to COVID-19 using Contextualized Word Embeddings

要約

MediaEval 2022 の FakeNews タスクは、COVID-19 に関連する陰謀ツイートを分類するための正確で高性能なモデルを見つけるという課題を調査します。
この論文では、BERT、ELMO、およびそれらの組み合わせを特徴抽出に使用し、RandomForest を分類子として使用しました。
結果は、ELMO が BERT よりわずかに優れたパフォーマンスを発揮することを示していますが、機能レベルでそれらを組み合わせるとパフォーマンスが低下します。

要約(オリジナル)

The FakeNews task in MediaEval 2022 investigates the challenge of finding accurate and high-performance models for the classification of conspiracy tweets related to COVID-19. In this paper, we used BERT, ELMO, and their combination for feature extraction and RandomForest as classifier. The results show that ELMO performs slightly better than BERT, however their combination at feature level reduces the performance.

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