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Autoren:
Blanc, Olivier; Pritzkau, Albert; Schade, Ulrich; Geierhos, Michaela 
Dokumenttyp:
Konferenzbeitrag / Conference Paper 
Titel:
CODE at CheckThat! 2022: Multi-class fake news detection of news articles with BERT 
Herausgeber Sammlung:
Faggioli, Guglielmo; Ferro, Nicola; Hanbury, Allan; Potthast, Martin 
Titel Konferenzpublikation:
Proceedings of the Working Notes of CLEF 2022 - Conference and Labs of the Evaluation Forum 
Untertitel Konferenzpublikation:
Bologna, Italy, September 5th to 8th, 2022 
Reihentitel:
CEUR Workshop Proceedings 
Bandnummer Reihe:
3180 
Konferenztitel:
Conference and Labs of the Evaluation Forum (13., 2022, Bologna) 
Tagungsort:
Bologna, Italy 
Jahr der Konferenz:
2022 
Datum Beginn der Konferenz:
05.09.2022 
Datum Ende der Konferenz:
08.09.2022 
URL zum Konferenzband:
Jahr:
2022 
Seiten von - bis:
444-455 
Sprache:
Englisch 
Stichwörter:
Sequence Classification ; Deep Learning ; Transformers ; BERT 
Abstract:
The following system description presents our approach for detecting fake news in texts. The given task was formulated as a multi-class classification problem. Our approach is based on the combination of two BERT-based classification models: One model determines whether the textual content is relevant to the task; the second model assigns it a truth value. Starting from a pre-trained model for language representation, we fine-tuned these models on the given classification task in supervised tra...    »
 
ISBN:
1613-0073 
Fakultät:
Fakultät für Informatik 
Institut:
INF 7 - Institut für Datensicherheit 
Professur:
Geierhos, Michaela 
(Forschungs)einrichtung UniBw M:
CODE 
Open Access ja oder nein?:
Ja / Yes 
Art der OA-Lizenz:
CC BY 4.0