論文の概要: The Truth is Out There: Investigating Conspiracy Theories in Text Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.00379v1
• Date: Sat, 2 Jan 2021 05:47:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-13 07:16:34.939485
• Title: The Truth is Out There: Investigating Conspiracy Theories in Text Generation
• Title（参考訳）: 真実: テキスト生成における陰謀論の調査
• Authors: Sharon Levy, Michael Saxon, William Yang Wang
• Abstract要約: 言語モデルが陰謀理論テキストを生成する可能性を検討する。 本研究は陰謀理論の解明のためにこれらのモデルをテストすることに焦点を当てている。 陰謀理論のトピック、機械生成陰謀理論、人為的陰謀理論からなる新しいデータセットを紹介します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 66.01545519772527
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: With the growing adoption of text generation models in today's society, users are increasingly exposed to machine-generated text. This in turn can leave users vulnerable to the generation of harmful information such as conspiracy theories. While the propagation of conspiracy theories through social media has been studied, previous work has not evaluated their diffusion through text generation. In this work, we investigate the propensity for language models to generate conspiracy theory text. Our study focuses on testing these models for the elicitation of conspiracy theories and comparing these generations to human-written theories from Reddit. We also introduce a new dataset consisting of conspiracy theory topics, machine-generated conspiracy theories, and human-written conspiracy theories. Our experiments show that many well-known conspiracy theory topics are deeply rooted in the pre-trained language models, and can become more prevalent through different model settings.
• Abstract（参考訳）: 現代社会におけるテキスト生成モデルの普及に伴い、ユーザーはますます機械生成テキストに曝されている。 これにより、陰謀論のような有害な情報の発生に対してユーザーを脆弱にすることができる。 ソーシャルメディアによる陰謀論の伝播は研究されているが、以前の研究はテキスト生成による拡散を評価していない。 本研究では,共謀理論テキストを生成する言語モデルの妥当性について検討する。 本研究は,これらのモデルを用いて陰謀論を解明し,redditの人文的理論と比較することに焦点を当てた。 また,共謀説,機械生成共謀説,人文共謀説からなる新たなデータセットも紹介する。 我々の実験は、多くの有名な陰謀論のトピックが事前訓練された言語モデルに深く根付いており、異なるモデル設定によってより普及していることを示している。

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