Fugu-MT 論文翻訳(概要): ECOL: Early Detection of COVID Lies Using Content, Prior Knowledge and Source Information

論文の概要: ECOL: Early Detection of COVID Lies Using Content, Prior Knowledge and Source Information

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.05499v1
Date: Thu, 14 Jan 2021 08:39:50 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-03-29 08:09:08.103096
Title: ECOL: Early Detection of COVID Lies Using Content, Prior Knowledge and Source Information
Title（参考訳）: ECOL:コンテンツ、事前知識、ソース情報を用いた早期の新型コロナウイルス検出
Authors: Ipek Baris and Zeyd Boukhers
Abstract要約: ソーシャルメディアプラットフォームは偽ニュースの拡散に弱い。本稿では,フェイクニュースの早期発見のためのモデルに,コンテンツ情報,事前知識,情報源の信頼性を取り入れた影響を解析する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.6752182911522522
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Social media platforms are vulnerable to fake news dissemination, which causes negative consequences such as panic and wrong medication in the healthcare domain. Therefore, it is important to automatically detect fake news in an early stage before they get widely spread. This paper analyzes the impact of incorporating content information, prior knowledge, and credibility of sources into models for the early detection of fake news. We propose a framework modeling those features by using BERT language model and external sources, namely Simple English Wikipedia and source reliability tags. The conducted experiments on CONSTRAINT datasets demonstrated the benefit of integrating these features for the early detection of fake news in the healthcare domain.
Abstract（参考訳）: ソーシャルメディアプラットフォームは偽ニュースの拡散に弱いため、医療分野におけるパニックや誤った薬物などの悪影響を引き起こす。したがって、広く広まる前に、早期に偽ニュースを自動的に検出することが重要である。本稿では,フェイクニュースの早期発見のためのモデルに,コンテンツ情報,事前知識,情報源の信頼性を取り入れた影響を分析する。 BERT言語モデルと外部ソース,すなわちSimple English Wikipediaとソース信頼性タグを用いて,これらの特徴をモデル化するフレームワークを提案する。 CONSTRAINTデータセットに関する実験では、医療領域におけるフェイクニュースの早期検出のためにこれらの機能を統合するメリットが示された。

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