論文の概要: Untrue.News: A New Search Engine For Fake Stories
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.06585v1
- Date: Sun, 16 Feb 2020 14:32:22 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-06-03 13:09:16.062378
- Title: Untrue.News: A New Search Engine For Fake Stories
- Title（参考訳）: Untrue.News: 偽ストーリーの新しい検索エンジン
- Authors: Vinicius Woloszyn, Felipe Schaeffer, Beliza Boniatti, Eduardo Cortes,
Salar Mohtaj, Sebastian M\"oller
- Abstract要約: 本稿では,偽ニュースの新しい検索エンジンであるUntrue Newsを実演する。
Untrue Newsは、ほぼリアルタイムで結果を提供するLuceneライブラリをベースにした、スケーラブルな新しい分析検索エンジンに依存している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.642406403099596
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In this paper, we demonstrate Untrue News, a new search engine for fake
stories. Untrue News is easy to use and offers useful features such as: a) a
multi-language option combining fake stories from different countries and
languages around the same subject or person; b) an user privacy protector,
avoiding the filter bubble by employing a bias-free ranking scheme; and c) a
collaborative platform that fosters the development of new tools for fighting
disinformation. Untrue News relies on Elasticsearch, a new scalable analytic
search engine based on the Lucene library that provides near real-time results.
We demonstrate two key scenarios: the first related to a politician - looking
how the categories are shown for different types of fake stories - and a second
related to a refugee - showing the multilingual tool. A prototype of Untrue
News is accessible via http://untrue.news
- Abstract（参考訳）: 本稿では,偽ニュースのための新しい検索エンジンであるuntrue newsについて紹介する。
Untrue Newsは使いやすく、次のような便利な機能を提供する。
a) 異なる国及び同一の主題又は人物に関する言語から偽の物語を合成する多言語オプション
b) バイアスのない格付け方式を用いてフィルタバブルを回避するユーザプライバシ保護装置
c) 偽情報と戦うための新しいツールの開発を促進する共同プラットフォーム。
Untrue Newsは、ほぼリアルタイムで結果を提供するLuceneライブラリをベースにした、スケーラブルな分析検索エンジンであるElasticsearchに依存している。
ひとつは政治家に関連するもの - さまざまなタイプのフェイクストーリーに対してカテゴリがどのように表示されているか - と,もうひとつは難民に関連するもの - で,多言語ツールを示すものだ。
untrue newsのプロトタイプはhttp://untrue.newsからアクセスできる。
関連論文リスト
- SCStory: Self-supervised and Continual Online Story Discovery [53.72745249384159]
SCStoryは、素早く公開されたニュース記事ストリームを人間のアノテーションなしでリアルタイムで消化するのに役立つ。
SCStoryは、ニュース記事ストリームのストーリー指向適応モデリングという新しいアイデアを取り入れて、自己指導的かつ継続的な学習を取り入れている。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-11-27T04:50:01Z) - Adapting Fake News Detection to the Era of Large Language Models [48.5847914481222]
我々は,機械による(言い換えられた)リアルニュース,機械生成のフェイクニュース,人書きのフェイクニュース,人書きのリアルニュースの相互作用について検討する。
我々の実験では、人書き記事のみに特化して訓練された検知器が、機械が生成したフェイクニュースを検出できる興味深いパターンを明らかにしましたが、その逆ではありません。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-11-02T08:39:45Z) - fakenewsbr: A Fake News Detection Platform for Brazilian Portuguese [0.6775616141339018]
本稿ではブラジルポルトガル語における偽ニュースの検出に関する総合的研究について述べる。
本稿では、TF-IDFやWord2Vecといった自然言語処理技術を活用する機械学習ベースのアプローチを提案する。
ユーザフレンドリーなWebプラットフォームである fakenewsbr.com を開発し,ニュース記事の妥当性の検証を容易にする。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-09-20T04:10:03Z) - FNDaaS: Content-agnostic Detection of Fake News sites [3.936965297430477]
FNDは、コンテンツに依存しない最初のフェイクニュース検出手法である。
ニュースサイトごとのネットワークや構造的特徴など、新しい、未調査の機能について検討している。
過去のサイトでは最大0.967のAUCスコアを達成でき、新しくフラッグされたサイトでは最大77-92%の精度を達成できる。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-12-13T11:17:32Z) - Multiverse: Multilingual Evidence for Fake News Detection [71.51905606492376]
Multiverseは、偽ニュースの検出に使用できる多言語エビデンスに基づく新機能である。
偽ニュース検出機能としての言語間証拠の使用仮説を確認した。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-11-25T18:24:17Z) - Faking Fake News for Real Fake News Detection: Propaganda-loaded
Training Data Generation [105.20743048379387]
提案手法は,人間によるプロパガンダのスタイルや戦略から情報を得た学習例を生成するための新しいフレームワークである。
具体的には、生成した記事の有効性を確保するために、自然言語推論によって導かれる自己臨界シーケンストレーニングを行う。
実験の結果、PropaNewsでトレーニングされた偽ニュース検知器は、2つの公開データセットで3.62～7.69%のF1スコアで人書きの偽情報を検出するのに優れていることがわかった。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-03-10T14:24:19Z) - User Preference-aware Fake News Detection [61.86175081368782]
既存の偽ニュース検出アルゴリズムは、詐欺信号のニュースコンテンツをマイニングすることに焦点を当てている。
本稿では,共同コンテンツとグラフモデリングにより,ユーザの好みから様々な信号を同時にキャプチャする新しいフレームワークUPFDを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-04-25T21:19:24Z) - Supporting verification of news articles with automated search for
semantically similar articles [0.0]
偽ニュースを扱うための証拠検索手法を提案する。
学習課題は教師なし機械学習問題として定式化される。
われわれのアプローチは、コンセプトドリフトとは無関係である。
機械学習タスクはテキスト内の仮説とは独立している。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-03-29T12:56:59Z) - Machine Learning Explanations to Prevent Overtrust in Fake News
Detection [64.46876057393703]
本研究では、ニュースレビュープラットフォームに組み込んだ説明可能なAIアシスタントが、フェイクニュースの拡散と戦う効果について検討する。
我々は、ニュースレビューと共有インターフェースを設計し、ニュース記事のデータセットを作成し、4つの解釈可能なフェイクニュース検出アルゴリズムを訓練する。
説明可能なAIシステムについてより深く理解するために、説明プロセスにおけるユーザエンゲージメント、メンタルモデル、信頼、パフォーマンス対策の相互作用について議論する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-07-24T05:42:29Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。