論文の概要: Two Stage Transformer Model for COVID-19 Fake News Detection and Fact Checking

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.13253v1
• Date: Thu, 26 Nov 2020 11:50:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-20 08:39:11.487655
• Title: Two Stage Transformer Model for COVID-19 Fake News Detection and Fact Checking
• Title（参考訳）: 新型コロナウイルスのフェイクニュース検出とファクトチェックのための2段階トランスフォーマーモデル
• Authors: Rutvik Vijjali, Prathyush Potluri, Siddharth Kumar, Sundeep Teki
• Abstract要約: 我々は、自然言語処理のための機械学習モデルの状態を用いて、新型コロナウイルスの偽ニュース検出のための2段階の自動パイプラインを開発する。 最初のモデルは、新型コロナウイルス(COVID-19)の特定のクレームに関するユーザーのクレームに関する最も関連性の高い事実を検索する、新しい事実チェックアルゴリズムを活用する。 第2のモデルは、クレームと、手動でキュレートされたCOVID-19データセットから取得した真事実の間のテキストの関連性を計算することによって、クレームの真理レベルを検証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.3441021278275805
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The rapid advancement of technology in online communication via social media platforms has led to a prolific rise in the spread of misinformation and fake news. Fake news is especially rampant in the current COVID-19 pandemic, leading to people believing in false and potentially harmful claims and stories. Detecting fake news quickly can alleviate the spread of panic, chaos and potential health hazards. We developed a two stage automated pipeline for COVID-19 fake news detection using state of the art machine learning models for natural language processing. The first model leverages a novel fact checking algorithm that retrieves the most relevant facts concerning user claims about particular COVID-19 claims. The second model verifies the level of truth in the claim by computing the textual entailment between the claim and the true facts retrieved from a manually curated COVID-19 dataset. The dataset is based on a publicly available knowledge source consisting of more than 5000 COVID-19 false claims and verified explanations, a subset of which was internally annotated and cross-validated to train and evaluate our models. We evaluate a series of models based on classical text-based features to more contextual Transformer based models and observe that a model pipeline based on BERT and ALBERT for the two stages respectively yields the best results.
• Abstract（参考訳）: ソーシャルメディアプラットフォームによるオンラインコミュニケーションにおける技術の急速な進歩は、誤情報やフェイクニュースの普及に大きく結びついている。 偽ニュースは新型コロナウイルス(COVID-19)のパンデミックで特に波及し、虚偽で潜在的に有害な主張や物語を信じる人々がいる。 偽ニュースを素早く検出することは、パニック、カオス、潜在的な健康リスクの拡散を緩和する。 自然言語処理のための最先端機械学習モデルを用いて,covid-19偽ニュース検出のための2段階自動化パイプラインを開発した。 最初のモデルは、新型コロナウイルスに関するユーザーの主張に関する最も関連性の高い事実を検索する、新しい事実チェックアルゴリズムを活用する。 第2のモデルは、クレームと、手動でキュレートされたCOVID-19データセットから取得した真事実の間のテキストの関連性を計算することによって、クレームの真理レベルを検証する。 このデータセットは、5000以上の新型コロナウイルスの偽の主張と検証された説明からなる公開知識ソースに基づいており、そのサブセットは内部で注釈付けされ、モデルのトレーニングと評価のためにクロスバリデーションされた。 従来のテキストベースの特徴に基づく一連のモデルから、より文脈的なトランスフォーマーモデルの評価を行い、2段階のBERTとALBERTに基づくモデルパイプラインがそれぞれ最良の結果をもたらすことを観察する。

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