효율적인 트랜스포머에 기반한 설명 가능한 팩트체크 모델

뉴스에 대한 단순한 팩트체크 결과만을 제공하는 것이 아니라, 해당 판단이 도출된 구체적인 근거를 함께 제시하는 모델을 의미한다. 이는 사용자가 팩트체크 결과의 신뢰성을 확인할 수 있도록 판단의 이유를 명시하는 체계다.

연구 결과, 해싱 레이어를 통해 의미가 유사한 단어들을 동일한 해시 값으로 묶음으로써 어텐션 함수 계산에 필요한 데이터 양과 계산 복잡도를 효과적으로 줄였다. 이를 통해 효율적인 연산으로 뉴스 트윗과 리트윗 간의 관련성을 분석하여 판단 근거를 제시할 수 있다.

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본 논문에서는 어텐션 메커니즘에 기반하여 정보 판단에 대한 근거를 제공하는, 이른바 설명 가능한 팩트체크 모델을 제안할 것이다. 최근 미디어의 발달에 따라 각종 뉴스가 쏟아지고 있는 바, 이와 더불어 뉴스에 대한 진위 여부 판단, 즉 팩트체 ... 전체 초록 보기

#Attention Mechanism #Transformer #Explainable Fact Checking #Hashing Function

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	기본 메타	발행기관명, 간행물명, 권호명, 권(vol), 호(issue), 통권, 발행연도, 발행월, 논문명, 저자명, 시작페이지, 종료페이지, 전체페이지, 상세페이지URL
상세 메타 데이터	발행기관 메타	발행기관 이명, 영문명, 창립연도, 홈페이지URL, 발행기관 소개
	간행물 메타	부제목, 간행물 유형, ISSN, ISBN, 최초발행연도, 폐간연도, 간행빈도, 발행주기, 등재사항, 이용수, 피인용수, 권호수, 논문수, 표지이미지
	논문 메타	작성 언어, 부제목, 대등제목, 목차, 키워드, 초록, 이미지, 참고문헌, 이용수, 피인용수, 논문활용도, DBpia통합주제분류, KDC분류, DDC분류, 한국연구재단분류, UCI, DOI
	저자 메타	소속기관, 소속부서, 직급, 연구분야, 연구키워드, 이용수, 피인용수, 저자 논문활용도

구분	그룹	데이터 항목
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