論文の概要: A Survey on Stance Detection for Mis- and Disinformation Identification
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.00242v1
- Date: Sat, 27 Feb 2021 15:27:22 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-03-04 19:40:32.631175
- Title: A Survey on Stance Detection for Mis- and Disinformation Identification
- Title(参考訳): 誤報・誤報識別のためのスタンス検出に関する調査
- Authors: Momchil Hardalov, Arnav Arora, Preslav Nakov, Isabelle Augenstein
- Abstract要約: オンライン上の虚偽情報の検出において,姿勢検出が重要な課題となっている。
姿勢検出と誤情報検出の関係について, 総合的な視点からの調査は行われていない。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 32.800766653254634
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Detecting attitudes expressed in texts, also known as stance detection, has
become an important task for the detection of false information online, be it
misinformation (unintentionally false) or disinformation (intentionally false,
spread deliberately with malicious intent). Stance detection has been framed in
different ways, including: (a) as a component of fact-checking, rumour
detection, and detecting previously fact-checked claims; or (b) as a task in
its own right. While there have been prior efforts to contrast stance detection
with other related social media tasks such as argumentation mining and
sentiment analysis, there is no survey examining the relationship between
stance detection detection and mis- and disinformation detection from a
holistic viewpoint, which is the focus of this survey. We review and analyse
existing work in this area, before discussing lessons learnt and future
challenges.
- Abstract(参考訳): テキストで表現された態度、またはスタンス検出は、誤った情報(意図しない嘘)や不正情報(意図的嘘、故意に悪意のある意図で拡散)など、オンラインで偽情報を検出する上で重要なタスクとなっている。
a)事実確認、噂の検出、および以前に事実確認されたクレームの検出のコンポーネントとして、または(b)独自の権利でタスクとして、スタンス検出はさまざまな方法でフレーム化されています。
議論マイニングや感情分析などの他の関連ソーシャルメディアとスタンス検出を対比する取り組みは以前から行われてきたが,本調査の焦点である全体的観点からのスタンス検出と誤情報検出との関連性について調査は行われていない。
この領域における既存の作業の見直しと分析を行い、教訓と今後の課題について議論します。
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