論文の概要: Satirical News Detection with Semantic Feature Extraction and Game-theoretic Rough Sets

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.03788v1
• Date: Wed, 8 Apr 2020 03:22:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-15 08:08:38.690791
• Title: Satirical News Detection with Semantic Feature Extraction and Game-theoretic Rough Sets
• Title（参考訳）: セマンティック特徴抽出とゲーム理論ラフセットを用いたサティリカルニュース検出
• Authors: Yue Zhou, Yan Zhang, JingTao Yao
• Abstract要約: 本稿では,風刺的なニュースツイートを検出するための意味的特徴に基づくアプローチを提案する。 特徴は、句、実体、および主節と相対節の間の矛盾を探索することによって抽出される。 確率しきい値がゲーム平衡と繰り返し学習機構によって導出される風刺ニュースを検出するために,ゲーム理論ラフセットモデルを適用した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.326582776477692
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Satirical news detection is an important yet challenging task to prevent spread of misinformation. Many feature based and end-to-end neural nets based satirical news detection systems have been proposed and delivered promising results. Existing approaches explore comprehensive word features from satirical news articles, but lack semantic metrics using word vectors for tweet form satirical news. Moreover, the vagueness of satire and news parody determines that a news tweet can hardly be classified with a binary decision, that is, satirical or legitimate. To address these issues, we collect satirical and legitimate news tweets, and propose a semantic feature based approach. Features are extracted by exploring inconsistencies in phrases, entities, and between main and relative clauses. We apply game-theoretic rough set model to detect satirical news, in which probabilistic thresholds are derived by game equilibrium and repetition learning mechanism. Experimental results on the collected dataset show the robustness and improvement of the proposed approach compared with Pawlak rough set model and SVM.
• Abstract（参考訳）: サテュリカルニュース検出は、誤報の拡散を防ぐための重要かつ困難な課題である。 多くの特徴ベースとエンドツーエンドのニューラルネットに基づく風刺ニュース検知システムが提案され、有望な結果をもたらした。 既存のアプローチでは、風刺ニュース記事から包括的単語特徴を探求するが、ツイート形式の風刺ニュースに単語ベクトルを用いた意味的指標は欠如している。 さらに、風刺とニュースパロディの曖昧さは、ニュースツイートが二分決定、すなわち風刺的、または合法的に分類されることを判断する。 これらの問題に対処するために、風刺的かつ正当なニュースツイートを収集し、セマンティック機能に基づくアプローチを提案する。 特徴は句、実体、主節と関係節の矛盾を探索することで抽出される。 確率しきい値がゲーム平衡と繰り返し学習機構によって導出される風刺ニュースを検出するために,ゲーム理論ラフセットモデルを適用した。 収集したデータセットに対する実験結果から,PawlakラフセットモデルとSVMと比較して,提案手法のロバスト性および改善性を示した。

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