Нейросетевая классификация текстовых данных с использованием дискурсивной структуры текста

В данной работе рассмотрена задача классификации текстов. Особое внимание уделено задаче автоматической верификации фактов, которая стала наиболее актуальна после скандала «Пиццагейт», произошедшего в США в 2016 году, а также задаче анализа аргументации на интернет-форуме. На данный момент сильной универсальной модели для решения этих и похожих на них задач не существует. Поставленные задачи требуют анализа стиля написания текстов для достижения высокого качества, поскольку использование дополнительной информации запрещено. Предложенная модель кодирует деревья, соответствующие дискурсивной структуре текстов, при помощи рекурсивной нейронной сети, которая ранее использовалась в задачах анализа эмоциональной окраски и определения семантической близости и достигла в них лучших результатов. Проведенные эксперименты показывают, что предложенная модель является универсальной и достигает одни из лучших результатов в поставленных задачах. Также экспериментально было подтверждено, что при помощи анализа дискурса качество значительно растет для классификации длинных текстов в задаче анализа аргументации на интернет-форуме.