Fugu-MT 論文翻訳(概要): Words are the Window to the Soul: Language-based User Representations for Fake News Detection

論文の概要: Words are the Window to the Soul: Language-based User Representations for Fake News Detection

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.07389v1
Date: Sat, 14 Nov 2020 21:14:17 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-09-25 13:27:33.739041
Title: Words are the Window to the Soul: Language-based User Representations for Fake News Detection
Title（参考訳）: 言葉は魂の窓である:フェイクニュース検出のための言語ベースのユーザ表現
Authors: Marco Del Tredici and Raquel Fern\'andez
Abstract要約: ソーシャルメディア上で個人を表現できるモデルを導入する。この課題に対して,言語に基づくユーザ表現が有用であることを示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 5.876243339384605
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Cognitive and social traits of individuals are reflected in language use. Moreover, individuals who are prone to spread fake news online often share common traits. Building on these ideas, we introduce a model that creates representations of individuals on social media based only on the language they produce, and use them to detect fake news. We show that language-based user representations are beneficial for this task. We also present an extended analysis of the language of fake news spreaders, showing that its main features are mostly domain independent and consistent across two English datasets. Finally, we exploit the relation between language use and connections in the social graph to assess the presence of the Echo Chamber effect in our data.
Abstract（参考訳）: 個人の認知的・社会的特徴は言語使用に反映される。さらに、偽ニュースをオンラインで広める傾向にある個人は、共通の特徴を共有することが多い。これらのアイデアを基盤として,ソーシャルメディア上での個人表現を生成言語のみに基づいて生成し,偽ニュースの検出に使用するモデルを提案する。このタスクには言語ベースのユーザ表現が有益であることを示す。また、フェイクニューススプレッダーの言語を拡張分析し、その主な特徴がドメイン独立であり、2つの英語データセット間で一貫性があることを示した。最後に、ソーシャルグラフにおける言語使用と接続の関係を利用して、データ中のエコーチェンバー効果の有無を評価する。

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