論文の概要: Mitigation of Diachronic Bias in Fake News Detection Dataset

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.12601v1
• Date: Sat, 28 Aug 2021 08:25:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-08-31 14:58:51.047499
• Title: Mitigation of Diachronic Bias in Fake News Detection Dataset
• Title（参考訳）: 偽ニュース検出データセットにおけるダイアクロニックバイアスの軽減
• Authors: Taichi Murayama and Shoko Wakamiya and Eiji Aramaki
• Abstract要約: フェイクニュースデータセットのほとんどは、特定の期間に依存する。 このようなデータセットでトレーニングされた検出モデルは、政治的変化や社会的変化によって生じる新しい偽ニュースを検出するのに困難である。 ウィキデータを用いたマスキング手法を提案し、人物名の影響を緩和し、偽ニュース検出モデルを堅牢にしているかどうかを検証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.2800968305157205
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Fake news causes significant damage to society.To deal with these fake news, several studies on building detection models and arranging datasets have been conducted. Most of the fake news datasets depend on a specific time period. Consequently, the detection models trained on such a dataset have difficulty detecting novel fake news generated by political changes and social changes; they may possibly result in biased output from the input, including specific person names and organizational names. We refer to this problem as \textbf{Diachronic Bias} because it is caused by the creation date of news in each dataset. In this study, we confirm the bias, especially proper nouns including person names, from the deviation of phrase appearances in each dataset. Based on these findings, we propose masking methods using Wikidata to mitigate the influence of person names and validate whether they make fake news detection models robust through experiments with in-domain and out-of-domain data.
• Abstract（参考訳）: フェイクニュースは、こうしたフェイクニュースに対処するために、検出モデルの構築とデータセットの整理に関するいくつかの研究が行われている。 偽ニュースデータセットのほとんどは、特定の期間に依存する。 したがって、このようなデータセットで訓練された検出モデルは、政治的変化や社会的変化によって生じる新しい偽ニュースの検出が困難であり、特定の人物名や組織名を含む入力からの偏りのある出力をもたらす可能性がある。 この問題は、各データセットにおけるニュースの生成日によって引き起こされるため、 \textbf{Diachronic Bias} と呼ぶ。 本研究では,各データセットにおける句出現の偏りから,人名を含む適切な名詞の偏りを確認する。 そこで本研究では,ウィキデータを用いたマスキング手法を提案し,ドメイン内およびドメイン外データを用いた実験により,人物名の影響を緩和し,偽ニュース検出モデルを堅牢化するかどうかを検証する。

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