SemEval-2019 タスク 4 におけるチーム yeon-zi: ノイズ除去によるハイパーパートisan ニュース検出

本論文では、SemEval-2019 タスク 4: ハイパーパートisan ニュース検出に提出した当社のシステムについて説明します。半教師ありの擬似ラベルと最先端の BERT モデルを活用することによって、データレベルとモデルレベルの両方からハイパーパートisan データセット内の固有のノイズを除去することに焦点を当てています。私たちのモデルは、アンサンブル学習なしで最終的な記事別データセットにおいて 75.8% の精度を達成しました。