論文の概要: Universal Fake News Collection System using Debunking Tweets

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.14083v1
• Date: Tue, 28 Jul 2020 09:32:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-07 23:27:48.426094
• Title: Universal Fake News Collection System using Debunking Tweets
• Title（参考訳）: 分散つぶやきを用いたユニバーサルフェイクニュース収集システム
• Authors: Taichi Murayama and Shoko Wakamiya and Eiji Aramaki
• Abstract要約: 本稿では,様々な言語で容易に拡張可能なルールベースのフレームワークに基づく,新たなフェイクニュース収集システムを提案する。 本システムは,ユーザによるつぶやきの拡散によって偽造される可能性の高いニュースを収集し,注目を集めるイベントクラスタを提示する。 現在、我々のシステムは英語と日本語の2言語で機能している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.105564340986074
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large numbers of people use Social Networking Services (SNS) for easy access to various news, but they have more opportunities to obtain and share ``fake news'' carrying false information. Partially to combat fake news, several fact-checking sites such as Snopes and PolitiFact have been founded. Nevertheless, these sites rely on time-consuming and labor-intensive tasks. Moreover, their available languages are not extensive. To address these difficulties, we propose a new fake news collection system based on rule-based (unsupervised) frameworks that can be extended easily for various languages. The system collects news with high probability of being fake by debunking tweets by users and presents event clusters gathering higher attention. Our system currently functions in two languages: English and Japanese. It shows event clusters, 65\% of which are actually fake. In future studies, it will be applied to other languages and will be published with a large fake news dataset.
• Abstract（参考訳）: SNS(Social Networking Services)は様々なニュースに簡単にアクセスできるサービスだが、偽情報を持って「フェイクニュース」を入手して共有する機会が増えている。 フェイクニュースに対抗するために、Snopes や PolitiFact などいくつかのファクトチェックサイトが設立された。 しかし、これらのサイトは時間と労働集約的なタスクに依存している。 さらに、利用可能な言語は広くない。 これらの問題に対処するために,様々な言語に対して容易に拡張可能なルールベース(教師なし)フレームワークに基づく新しいフェイクニュース収集システムを提案する。 このシステムは、ユーザーのツイートを削除して偽ニュースになる確率の高いニュースを収集し、注目を集めるイベントクラスタを提示する。 現在、我々のシステムは英語と日本語の2言語で機能している。 これはイベントクラスタを示し、その65\%は実際にはフェイクである。 今後の研究では、他の言語にも適用され、大規模なフェイクニュースデータセットで公開される予定だ。

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