論文の概要: Birds of a Feather Flock Together: Satirical News Detection via Language Model Differentiation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.02164v1
• Date: Sat, 4 Jul 2020 18:46:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-13 13:29:11.127428
• Title: Birds of a Feather Flock Together: Satirical News Detection via Language Model Differentiation
• Title（参考訳）: フェザー群集の鳥たち:言語モデルの違いによる主観的ニュース検出
• Authors: Yigeng Zhang, Fan Yang, Yifan Zhang, Eduard Dragut and Arjun Mukherjee
• Abstract要約: 風刺的なニュースでは、文脈の語彙的・実践的な属性が読者を楽しませる上で重要な要素である。 本稿では,風刺ニュースと真のニュースを区別する手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.556286423133077
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Satirical news is regularly shared in modern social media because it is entertaining with smartly embedded humor. However, it can be harmful to society because it can sometimes be mistaken as factual news, due to its deceptive character. We found that in satirical news, the lexical and pragmatical attributes of the context are the key factors in amusing the readers. In this work, we propose a method that differentiates the satirical news and true news. It takes advantage of satirical writing evidence by leveraging the difference between the prediction loss of two language models, one trained on true news and the other on satirical news, when given a new news article. We compute several statistical metrics of language model prediction loss as features, which are then used to conduct downstream classification. The proposed method is computationally effective because the language models capture the language usage differences between satirical news documents and traditional news documents, and are sensitive when applied to documents outside their domains.
• Abstract（参考訳）: 風刺ニュースは、スマートに埋め込まれたユーモアで楽しむため、現代のソーシャルメディアで定期的に共有されている。 しかし、その偽りの性格から事実と誤認されることがあるため、社会にとって有害である可能性がある。 風刺的なニュースでは、文脈の語彙的・実践的な属性が読者を楽しませる重要な要素であることがわかった。 本研究では,風刺的なニュースと真のニュースを区別する手法を提案する。 これは、2つの言語モデルの予測損失を、一つは真のニュースに、もう一つは風刺的なニュースに、もう一つは新しいニュース記事を与える際に、区別して、風刺的な文章の証拠を利用する。 言語モデル予測損失の統計的指標を特徴量として計算し、下流の分類を行う。 提案手法は,風刺的なニュース文書と従来のニュース文書との言語利用の違いを捉え,そのドメイン外の文書に適用した場合にセンシティブな言語モデルにより計算的に有効である。

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