論文の概要: No Rumours Please! A Multi-Indic-Lingual Approach for COVID Fake-Tweet
Detection
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.06906v1
- Date: Wed, 14 Oct 2020 09:37:51 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-07 12:52:43.161730
- Title: No Rumours Please! A Multi-Indic-Lingual Approach for COVID Fake-Tweet
Detection
- Title（参考訳）: 噂を聞かないで!
インフルエンザ・フェイク・ツイート検出のための多言語的アプローチ
- Authors: Debanjana Kar, Mohit Bhardwaj, Suranjana Samanta, Amar Prakash Azad
- Abstract要約: 我々は、英語以外の複数のインデックス言語に対して、ツイートなどのソーシャルメディアから、早期に新型コロナウイルスに関する偽ニュースを検出するアプローチを提案する。
複数のIndic言語へのアプローチを拡大するために、ヒンディー語とベンガル語で生成されたデータセットを微調整したmBERTベースのモデルを使います。
我々の手法は89%の偽ツイート検出でFスコアに達し、その結果がSOTA(State-of-the-art)の結果に取って代わる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.411285005377513
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The sudden widespread menace created by the present global pandemic COVID-19
has had an unprecedented effect on our lives. Man-kind is going through
humongous fear and dependence on social media like never before. Fear
inevitably leads to panic, speculations, and the spread of misinformation. Many
governments have taken measures to curb the spread of such misinformation for
public well being. Besides global measures, to have effective outreach, systems
for demographically local languages have an important role to play in this
effort. Towards this, we propose an approach to detect fake news about COVID-19
early on from social media, such as tweets, for multiple Indic-Languages
besides English. In addition, we also create an annotated dataset of Hindi and
Bengali tweet for fake news detection. We propose a BERT based model augmented
with additional relevant features extracted from Twitter to identify fake
tweets. To expand our approach to multiple Indic languages, we resort to mBERT
based model which is fine-tuned over created dataset in Hindi and Bengali. We
also propose a zero-shot learning approach to alleviate the data scarcity issue
for such low resource languages. Through rigorous experiments, we show that our
approach reaches around 89% F-Score in fake tweet detection which supercedes
the state-of-the-art (SOTA) results. Moreover, we establish the first benchmark
for two Indic-Languages, Hindi and Bengali. Using our annotated data, our model
achieves about 79% F-Score in Hindi and 81% F-Score for Bengali Tweets. Our
zero-shot model achieves about 81% F-Score in Hindi and 78% F-Score for Bengali
Tweets without any annotated data, which clearly indicates the efficacy of our
approach.
- Abstract（参考訳）: 新型コロナウイルス(COVID-19)による突然のパンデミックは、私たちの生活に前例のない影響を与えた。
人類はかつてない屈辱的な恐怖とソーシャルメディアへの依存を乗り越えている。
恐怖は必然的にパニック、憶測、誤情報の拡散につながる。
多くの政府は、このような誤報の拡散を抑制する措置を講じている。
グローバルな尺度に加えて、効果的なアウトリーチを行うためには、人口動態的な地域言語のためのシステムが、この取り組みにおいて重要な役割を果たす。
そこで本研究では,twitterなどのソーシャルメディアから早期にcovid-19に関する偽ニュースを英語以外の複数の言語で検出する手法を提案する。
さらに、偽ニュース検出のためのHindiとBengaliのツイートの注釈付きデータセットも作成します。
我々は、偽ツイートを識別するために、Twitterから抽出した関連機能を付加したBERTベースのモデルを提案する。
複数のIndic言語へのアプローチを拡大するために、ヒンディー語とベンガル語で生成されたデータセットを微調整したmBERTベースのモデルを使います。
また,このような低リソース言語に対するデータ不足問題を解決するためのゼロショット学習手法を提案する。
厳密な実験により,我々は偽ツイート検出において約89%のf-scoreに到達し,最新(sota)結果に取って代わることを示した。
さらに,ヒンディー語とベンガル語という2つの言語に対する最初のベンチマークを確立する。
注釈付きデータを用い,ヒンディー語ではf-scoreが約79%,ベンガル語ではf-scoreが81%であった。
我々のゼロショットモデルは、ヒンズー語ではf-scoreが約81%、ベンガル語ではf-scoreが78%と、注釈付きデータなしで達成されている。
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