論文の概要: Fake News Detection: Experiments and Approaches beyond Linguistic Features

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.12914v1
• Date: Mon, 27 Sep 2021 10:00:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-09-28 15:35:22.030082
• Title: Fake News Detection: Experiments and Approaches beyond Linguistic Features
• Title（参考訳）: 偽ニュース検出: 言語機能を超えた実験とアプローチ
• Authors: Shaily Bhatt, Sakshi Kalra, Naman Goenka, Yashvardhan Sharma
• Abstract要約: ニュース記事に関連付けられた信頼性情報とメタデータは、結果の改善に利用されてきた。 実験はまた、モデリングの正当性や証拠が、どのようにしてより良い結果をもたらすかを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Easier access to the internet and social media has made disseminating information through online sources very easy. Sources like Facebook, Twitter, online news sites and personal blogs of self-proclaimed journalists have become significant players in providing news content. The sheer amount of information and the speed at which it is generated online makes it practically beyond the scope of human verification. There is, hence, a pressing need to develop technologies that can assist humans with automatic fact-checking and reliable identification of fake news. This paper summarizes the multiple approaches that were undertaken and the experiments that were carried out for the task. Credibility information and metadata associated with the news article have been used for improved results. The experiments also show how modelling justification or evidence can lead to improved results. Additionally, the use of visual features in addition to linguistic features is demonstrated. A detailed comparison of the results showing that our models perform significantly well when compared to robust baselines as well as state-of-the-art models are presented.
• Abstract（参考訳）: インターネットやソーシャルメディアへのアクセスが容易になったことで、オンラインソースによる情報の拡散が非常に容易になった。 Facebook、Twitter、オンラインニュースサイト、自称ジャーナリストの個人ブログなどの情報源は、ニュースコンテンツを提供する上で重要な役割を担っている。 大量の情報と、それがオンラインで生成されるスピードは、事実上人間の検証の範囲を超えている。 したがって、フェイクニュースの自動ファクトチェックと信頼できる識別を人間を支援する技術を開発する必要がある。 本稿では, 実施した複数のアプローチと, 課題に対して実施した実験について要約する。 ニュース記事に関連する信頼性情報とメタデータは、結果の改善に使用されている。 実験はまた、モデリングの正当化や証拠が結果の改善にどのようにつながるかを示す。 また、言語的特徴に加え、視覚的特徴の使用も示している。 結果の詳細な比較により,ロバストなベースラインや最先端のモデルと比較して,モデルの性能が著しく向上したことが示された。

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