論文の概要: SGG: Spinbot, Grammarly and GloVe based Fake News Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.06854v1
• Date: Sun, 16 Aug 2020 08:06:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-28 11:48:17.487330
• Title: SGG: Spinbot, Grammarly and GloVe based Fake News Detection
• Title（参考訳）: SGG: Spinbot, Grammarly, GloVeを用いたフェイクニュース検出
• Authors: Akansha Gautam, Koteswar Rao Jerripothula
• Abstract要約: オンラインニュースポータルは必然的に、偽情報をWebに広める原因になっている。 このような不正行為は、堅牢な自動偽ニュース検知システムを要求する。 本稿では, パラフレーズ, 文法チェック, 単語埋め込みのツールを活用した, 頑健で単純な偽ニュース検出システムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.193231258199234
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recently, news consumption using online news portals has increased exponentially due to several reasons, such as low cost and easy accessibility. However, such online platforms inadvertently also become the cause of spreading false information across the web. They are being misused quite frequently as a medium to disseminate misinformation and hoaxes. Such malpractices call for a robust automatic fake news detection system that can keep us at bay from such misinformation and hoaxes. We propose a robust yet simple fake news detection system, leveraging the tools for paraphrasing, grammar-checking, and word-embedding. In this paper, we try to the potential of these tools in jointly unearthing the authenticity of a news article. Notably, we leverage Spinbot (for paraphrasing), Grammarly (for grammar-checking), and GloVe (for word-embedding) tools for this purpose. Using these tools, we were able to extract novel features that could yield state-of-the-art results on the Fake News AMT dataset and comparable results on Celebrity datasets when combined with some of the essential features. More importantly, the proposed method is found to be more robust empirically than the existing ones, as revealed in our cross-domain analysis and multi-domain analysis.
• Abstract（参考訳）: 近年,低コスト化やアクセシビリティの容易化など,いくつかの理由により,オンラインニュースポータルを用いたニュースの消費が急増している。 しかし、このようなオンラインプラットフォームは、誤ってウェブ全体に偽情報を拡散する原因にもなっている。 誤情報を広める媒体として、しばしば誤用されている。 このような不正行為は、このような誤報や偽情報から身を守る、堅牢な自動偽ニュース検知システムを呼び起こす。 パラフレージング,文法チェック,単語埋め込みなどのツールを活用して,ロバストでシンプルな偽ニュース検出システムを提案する。 本稿では,ニュース記事の真偽を共同で発見する上で,これらのツールの可能性を探る。 特に、この目的のためにspinbot(パラフレーズ)、grammarly(文法チェック)、glove(単語埋め込み)ツールを活用しています。 これらのツールを使用することで、Fake News AMTデータセットとCelebrityデータセットに比較して、いくつかの重要な特徴と組み合わせることで、最先端の成果が得られる新たな特徴を抽出することができた。 さらに,提案手法は, クロスドメイン解析やマルチドメイン解析で明らかになったように, 既存の手法よりも堅牢であることがわかった。

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