論文の概要: Explainable Tsetlin Machine framework for fake news detection with credibility score assessment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.09114v1
• Date: Wed, 19 May 2021 13:18:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-20 14:03:39.300933
• Title: Explainable Tsetlin Machine framework for fake news detection with credibility score assessment
• Title（参考訳）: 信頼性スコア評価による偽ニュース検出のための説明可能なTsetlin Machineフレームワーク
• Authors: Bimal Bhattarai, Ole-Christoffer Granmo, Lei Jiao
• Abstract要約: 本稿では,最近導入されたTsetlin Machine (TM) に基づく,新たな解釈可能な偽ニュース検出フレームワークを提案する。 我々は、TMの接続節を用いて、真偽のニューステキストの語彙的および意味的特性をキャプチャする。 評価のために、PolitiFactとGossipCopという2つの公開データセットで実験を行い、TMフレームワークが以前公開されたベースラインを大幅に上回っていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.457778420360537
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The proliferation of fake news, i.e., news intentionally spread for misinformation, poses a threat to individuals and society. Despite various fact-checking websites such as PolitiFact, robust detection techniques are required to deal with the increase in fake news. Several deep learning models show promising results for fake news classification, however, their black-box nature makes it difficult to explain their classification decisions and quality-assure the models. We here address this problem by proposing a novel interpretable fake news detection framework based on the recently introduced Tsetlin Machine (TM). In brief, we utilize the conjunctive clauses of the TM to capture lexical and semantic properties of both true and fake news text. Further, we use the clause ensembles to calculate the credibility of fake news. For evaluation, we conduct experiments on two publicly available datasets, PolitiFact and GossipCop, and demonstrate that the TM framework significantly outperforms previously published baselines by at least $5\%$ in terms of accuracy, with the added benefit of an interpretable logic-based representation. Further, our approach provides higher F1-score than BERT and XLNet, however, we obtain slightly lower accuracy. We finally present a case study on our model's explainability, demonstrating how it decomposes into meaningful words and their negations.
• Abstract（参考訳）: 偽ニュースの拡散、すなわち故意に誤った情報のために広まるニュースは、個人や社会にとって脅威となる。 PolitiFactのような様々なファクトチェックサイトにもかかわらず、フェイクニュースの増加に対処するためには堅牢な検出技術が必要である。 いくつかのディープラーニングモデルは、偽ニュース分類に有望な結果を示すが、そのブラックボックスの性質は、それらの分類決定と品質保証モデルの説明を困難にしている。 本稿では,最近導入されたTsetlin Machine (TM) に基づく,新たな解釈可能な偽ニュース検出フレームワークを提案する。 要約すると、tmの結合節を用いて、真と偽のニューステキストの語彙的および意味的性質をキャプチャする。 さらに、この節のアンサンブルを用いて偽ニュースの信頼性を算出する。 評価のために、PolitiFactとGossipCopという2つの公開データセットで実験を行い、TMフレームワークが、解釈可能な論理ベースの表現の利点を付加して、これまで公開されたベースラインを少なくとも5\%以上上回っていることを示す。 さらに,本手法はBERTやXLNetよりもF1スコアが高いが,精度は若干低い。 最後に,モデルの説明可能性に関するケーススタディを行い,意味のある単語とその否定に分解する方法を示す。

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