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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- 한국데이터전략학회 Journal of Information Technology Applications & Management Journal of Information Technology Applications & Management Vol.28 No.5
- 발행연도
- 2021.10
- 수록면
- 41 - 50 (10page)
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As COVID-19 spread widely, and rapidly, the number of misinformation is also increasing, which WHO has referred to this phenomenon as “Infodemic”. The purpose of this research is to develop detection and rectification of COVID-19 misinformation based on Open-domain QA system and text similarity. 9 testing conditions were used in this model. For open-domain QA system, 6 conditions were applied using three different types of dataset types, scientific, social media, and news, both datasets, and two different methods of choosing the answer, choosing the top answer generated from the QA system and voting from the top three answers generated from QA system. The other 3 conditions were the Closed-Domain QA system with different dataset types. The best results from the testing model were 76% using all datasets with voting from the top 3 answers outperforming by 16% from the closed-domain model.
목차
Abstract
1. Introduction
2. Literature Review
3. Research Model and Implementation
4. Results
5. Conclusion and Limitation
References
참고문헌 (21)
참고문헌 신청
Attia, Z. E. / 2018 / An automatic short answer correction system based on the course material / Int. J. Intell. Eng. Syst 11(3):159~163
CDC / Coronavirus Disease (COVID-19)
WHO / 2020 / Situation Report-1 21 January 2020, World Health :251
Cui, L / 2020 / CoAID : COVID-19 Healthcare Misinformation Dataset / arXiv preprint arXiv:2006.00885
Devlin, J. / 2018 / Bert : Pre-training of deep bidirectional transformers for language understanding / arXiv preprint arXiv:1810.04805
CDC / Coronavirus Disease (COVID-19)
WHO / 2020 / Situation Report-1 21 January 2020, World Health :251
Cui, L / 2020 / CoAID : COVID-19 Healthcare Misinformation Dataset / arXiv preprint arXiv:2006.00885
Devlin, J. / 2018 / Bert : Pre-training of deep bidirectional transformers for language understanding / arXiv preprint arXiv:1810.04805
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