Fugu-MT 論文翻訳(概要): Text Similarity Using Word Embeddings to Classify Misinformation

論文の概要: Text Similarity Using Word Embeddings to Classify Misinformation

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.06634v1
Date: Sat, 14 Mar 2020 14:02:27 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-12-23 20:11:27.435069
Title: Text Similarity Using Word Embeddings to Classify Misinformation
Title（参考訳）: 誤情報分類のための単語埋め込みを用いたテキスト類似性
Authors: Caio Almeida and D\'ebora Santos
Abstract要約: 我々は、以前に検証可能なファクトチェッカーの記事に提案できるように、類似コンテンツを見つけるという課題に対処する。これは、大規模なチームのメンバーが、他のチームがすでに事実チェック済みのコンテンツを知ることができない事実チェックに対する協調的なアプローチにおいて特に重要である。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Fake news is a growing problem in the last years, especially during elections. It's hard work to identify what is true and what is false among all the user generated content that circulates every day. Technology can help with that work and optimize the fact-checking process. In this work, we address the challenge of finding similar content in order to be able to suggest to a fact-checker articles that could have been verified before and thus avoid that the same information is verified more than once. This is especially important in collaborative approaches to fact-checking where members of large teams will not know what content others have already fact-checked.
Abstract（参考訳）: フェイクニュースはここ数年、特に選挙では大きな問題となっている。毎日流れているすべてのユーザー生成コンテンツの中で、何が真実で何が偽なのかを特定するのは難しい作業です。テクノロジーは、その作業に役立ち、ファクトチェックのプロセスを最適化する。本研究では,以前に検証された可能性のあるファクトチェッカー記事に対して,同じ情報が1回以上検証されるのを避けるために,類似コンテンツを見つけるという課題に対処する。これは、大きなチームのメンバが他のメンバがすでにファクトチェック済みのコンテンツを知らない、ファクトチェックへの協力的アプローチにおいて特に重要です。

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