論文の概要: Like Article, Like Audience: Enforcing Multimodal Correlations for Disinformation Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.13892v1
• Date: Tue, 31 Aug 2021 14:50:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-09-01 18:50:20.187900
• Title: Like Article, Like Audience: Enforcing Multimodal Correlations for Disinformation Detection
• Title（参考訳）: 記事,Like Audience: 偽情報検出のためのマルチモーダル相関を強制する
• Authors: Liesbeth Allein, Marie-Francine Moens and Domenico Perrotta
• Abstract要約: ユーザ生成コンテンツとユーザ共有コンテンツの相関を利用して、オンラインニュース記事の偽情報を検出する。 偽情報検出のためのマルチモーダル学習アルゴリズムを開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.394457328537975
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: User-generated content (e.g., tweets and profile descriptions) and shared content between users (e.g., news articles) reflect a user's online identity. This paper investigates whether correlations between user-generated and user-shared content can be leveraged for detecting disinformation in online news articles. We develop a multimodal learning algorithm for disinformation detection. The latent representations of news articles and user-generated content allow that during training the model is guided by the profile of users who prefer content similar to the news article that is evaluated, and this effect is reinforced if that content is shared among different users. By only leveraging user information during model optimization, the model does not rely on user profiling when predicting an article's veracity. The algorithm is successfully applied to three widely used neural classifiers, and results are obtained on different datasets. Visualization techniques show that the proposed model learns feature representations of unseen news articles that better discriminate between fake and real news texts.
• Abstract（参考訳）: ユーザ生成コンテンツ(ツイートやプロフィール記述など)とユーザ間の共有コンテンツ(ニュース記事など)は、ユーザのオンラインアイデンティティを反映している。 本稿では,ユーザ生成コンテンツとユーザ共有コンテンツとの相関が,オンラインニュース記事の偽情報検出に有効かどうかを検討する。 偽情報検出のためのマルチモーダル学習アルゴリズムを開発した。 ニュース記事の潜在表現とユーザ生成コンテンツにより、トレーニング中に評価対象のニュース記事と類似したコンテンツを好むユーザのプロファイルによってモデルがガイドされ、異なるユーザ間でコンテンツが共有されている場合、この効果が強化される。 モデル最適化中にユーザー情報を活用するだけで、モデルは記事の妥当性を予測する際にユーザープロファイリングに依存しない。 このアルゴリズムは、広く使われている3つのニューラル分類器に適用され、異なるデータセットで結果が得られる。 可視化手法により,提案モデルでは,偽ニュースと実ニュースを区別した未確認ニュース記事の特徴表現が学習された。

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