論文の概要: Similarity Detection Pipeline for Crawling a Topic Related Fake News Corpus

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.13367v2
• Date: Mon, 1 Mar 2021 12:32:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-13 22:15:33.496650
• Title: Similarity Detection Pipeline for Crawling a Topic Related Fake News Corpus
• Title（参考訳）: トピック関連フェイクニュースコーパスをクローリングするための類似検出パイプライン
• Authors: Inna Vogel, Jeong-Eun Choi, Meghana Meghana
• Abstract要約: 本稿では,偽ニュース検出のためのドイツ語トピック関連コーパスを提案する。 同様のニュース記事をクロールするためのパイプラインも開発しています。 第3の貢献として、偽ニュースを検出するための異なる学習実験を実施しました。
• 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 detection is a challenging task aiming to reduce human time and effort to check the truthfulness of news. Automated approaches to combat fake news, however, are limited by the lack of labeled benchmark datasets, especially in languages other than English. Moreover, many publicly available corpora have specific limitations that make them difficult to use. To address this problem, our contribution is threefold. First, we propose a new, publicly available German topic related corpus for fake news detection. To the best of our knowledge, this is the first corpus of its kind. In this regard, we developed a pipeline for crawling similar news articles. As our third contribution, we conduct different learning experiments to detect fake news. The best performance was achieved using sentence level embeddings from SBERT in combination with a Bi-LSTM (k=0.88).
• Abstract（参考訳）: フェイクニュース検出は、ニュースの真偽を確認する人の時間と労力を減らすことを目的とした課題である。 しかし、フェイクニュースに対処する自動アプローチは、特に英語以外の言語において、ラベル付きベンチマークデータセットの欠如によって制限されている。 さらに、公開されている多くのコーパスには、使用が難しい特定の制限がある。 この問題に対処するため、私たちの貢献は3倍です。 まず,偽ニュース検出のための新しいドイツ語トピック関連コーパスを提案する。 私たちの知る限りでは、これはこの種の最初のコーパスです。 そこで我々は,類似ニュース記事をクロールするパイプラインを開発した。 第3の貢献として、偽ニュースを検出するための異なる学習実験を実施しました。 最高の性能は、SBERTの文レベルの埋め込みとBi-LSTM(k=0.88)を組み合わせて達成された。

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