論文の概要: Identifying Automatically Generated Headlines using Transformers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.13375v3
• Date: Sun, 25 Apr 2021 09:39:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-13 21:23:30.367337
• Title: Identifying Automatically Generated Headlines using Transformers
• Title（参考訳）: 変圧器を用いた自動生成ヘッドラインの同定
• Authors: Antonis Maronikolakis, Hinrich Schutze, Mark Stevenson
• Abstract要約: 遠方では、深層学習モデルによって生成された偽コンテンツを特定することが、ユーザーを誤情報から守る上で重要な役割を果たすだろう。 この目的のために、人間とコンピュータが生成した見出しを含むデータセットが作成され、ユーザーの調査では、47.8%のケースにおいて、人間が偽の見出しを識別できることが示されている。 最も正確な自動手法であるトランスフォーマーは85.7%の精度を達成し、言語モデルから生成されたコンテンツを正確にフィルタリングできることを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.85776489581851
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: False information spread via the internet and social media influences public opinion and user activity, while generative models enable fake content to be generated faster and more cheaply than had previously been possible. In the not so distant future, identifying fake content generated by deep learning models will play a key role in protecting users from misinformation. To this end, a dataset containing human and computer-generated headlines was created and a user study indicated that humans were only able to identify the fake headlines in 47.8% of the cases. However, the most accurate automatic approach, transformers, achieved an overall accuracy of 85.7%, indicating that content generated from language models can be filtered out accurately.
• Abstract（参考訳）: インターネットやソーシャルメディアを通じて拡散した偽の情報は世論やユーザー活動に影響を与え、生成モデルは偽のコンテンツを以前より早く、より安価に生成できるようにする。 遠方では、深層学習モデルによって生成された偽コンテンツを特定することが、ユーザーを誤情報から守る上で重要な役割を果たすだろう。 この目的のために、人間とコンピュータが生成した見出しを含むデータセットが作成され、ユーザー調査によると、47.8%のケースで、人間は偽の見出しを識別できただけだった。 しかし、最も正確な自動アプローチであるトランスフォーマーは85.7%の精度を達成し、言語モデルから生成されたコンテンツを正確にフィルタリングできることを示した。

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