論文の概要: Automated Evidence Collection for Fake News Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.06507v1
• Date: Mon, 13 Dec 2021 09:38:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-12-15 01:18:23.079671
• Title: Automated Evidence Collection for Fake News Detection
• Title（参考訳）: 偽ニュース検出のための自動証拠収集
• Authors: Mrinal Rawat, Diptesh Kanojia
• Abstract要約: 本稿では,現在行われている偽ニュース検出手法を改良した新しい手法を提案する。 提案手法は,Web記事からエビデンスを抽出し,エビデンスとして扱うための適切なテキストを選択する。 我々の実験は、機械学習とディープラーニングに基づく手法の両方を用いて、我々のアプローチを広範囲に評価するのに役立つ。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.324403127916877
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Fake news, misinformation, and unverifiable facts on social media platforms propagate disharmony and affect society, especially when dealing with an epidemic like COVID-19. The task of Fake News Detection aims to tackle the effects of such misinformation by classifying news items as fake or real. In this paper, we propose a novel approach that improves over the current automatic fake news detection approaches by automatically gathering evidence for each claim. Our approach extracts supporting evidence from the web articles and then selects appropriate text to be treated as evidence sets. We use a pre-trained summarizer on these evidence sets and then use the extracted summary as supporting evidence to aid the classification task. Our experiments, using both machine learning and deep learning-based methods, help perform an extensive evaluation of our approach. The results show that our approach outperforms the state-of-the-art methods in fake news detection to achieve an F1-score of 99.25 over the dataset provided for the CONSTRAINT-2021 Shared Task. We also release the augmented dataset, our code and models for any further research.
• Abstract（参考訳）: ソーシャルメディアプラットフォーム上の偽ニュース、誤った情報、検証不能な事実は、特に新型コロナウイルスのような伝染病を扱う場合に、社会に不調和と影響をもたらす。 フェイクニュース検出の課題は、ニュースアイテムを偽物や本物と分類することで、そのような誤報の影響に対処することである。 本稿では,各クレームの証拠を自動的に収集することで,現在の偽ニュース検出手法を改善する新しい手法を提案する。 提案手法は,web 記事から証拠を抽出し,証拠集合として扱うための適切なテキストを選択する。 これらのエビデンスセットに事前学習した要約器を使用し、抽出した要約を証拠として用いて分類作業を支援する。 我々の実験は、機械学習とディープラーニングに基づく手法の両方を用いて、我々のアプローチを広範囲に評価するのに役立つ。 提案手法は,CONSTRAINT-2021共有タスクのデータセットに対して99.25のF1スコアを達成するために,フェイクニュース検出における最先端手法よりも優れていることを示す。 さらなる研究のために、拡張データセット、コード、モデルもリリースしています。

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