論文の概要: Cross-lingual COVID-19 Fake News Detection
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.06495v1
- Date: Wed, 13 Oct 2021 04:44:02 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-10-15 01:16:41.318670
- Title: Cross-lingual COVID-19 Fake News Detection
- Title（参考訳）: 言語横断型「フェイクニュース」発見
- Authors: Jiangshu Du, Yingtong Dou, Congying Xia, Limeng Cui, Jing Ma, Philip
S. Yu
- Abstract要約: 低リソース言語(中国語)における新型コロナウイルスの誤報を検出するための最初の試みは、高リソース言語(英語)における事実チェックされたニュースのみを用いて行われる。
そこで我々は、クロスランガルなニュースボディテキストを共同でエンコードし、ニュースコンテンツをキャプチャするCrossFakeというディープラーニングフレームワークを提案する。
実験結果から,CorssFakeの言語横断環境下での有効性が示された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 54.125563009333995
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The COVID-19 pandemic poses a great threat to global public health.
Meanwhile, there is massive misinformation associated with the pandemic which
advocates unfounded or unscientific claims. Even major social media and news
outlets have made an extra effort in debunking COVID-19 misinformation, most of
the fact-checking information is in English, whereas some unmoderated COVID-19
misinformation is still circulating in other languages, threatening the health
of less-informed people in immigrant communities and developing countries. In
this paper, we make the first attempt to detect COVID-19 misinformation in a
low-resource language (Chinese) only using the fact-checked news in a
high-resource language (English). We start by curating a Chinese real&fake news
dataset according to existing fact-checking information. Then, we propose a
deep learning framework named CrossFake to jointly encode the cross-lingual
news body texts and capture the news content as much as possible. Empirical
results on our dataset demonstrate the effectiveness of CorssFake under the
cross-lingual setting and it also outperforms several monolingual and
cross-lingual fake news detectors. The dataset is available at
https://github.com/YingtongDou/CrossFake.
- Abstract（参考訳）: 新型コロナウイルスのパンデミックは世界の公衆衛生に大きな脅威をもたらす。
一方、根拠のない、あるいは科学的でない主張を主張するパンデミックに関連する大量の誤報がある。
新型コロナウイルス(COVID-19)の誤報は英語で報告されているが、一部の未修正の誤報は依然として他の言語で流布しており、移民社会や発展途上国の低インフォームの人々の健康を脅かしている。
本稿は,高リソース言語(英語)で事実チェックされたニュースのみを用いて,低リソース言語(中国語)における新型コロナウイルスの誤情報を初めて検出する試みである。
まずは、既存の事実チェック情報に基づいて、中国のリアル&フェイクニュースデータセットをキュレートする。
そこで我々はCrossFakeという深層学習フレームワークを提案する。
実験結果は,CorssFakeが言語間設定で有効であることを示し,また,モノリンガルおよびクロスリンガルの偽ニュース検知器よりも優れていた。
データセットはhttps://github.com/yingtongdou/crossfakeで入手できる。
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