論文の概要: Integrating Human-in-the-loop into Swarm Learning for Decentralized Fake News Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.02048v1
• Date: Tue, 4 Jan 2022 01:24:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-01-07 14:40:34.853698
• Title: Integrating Human-in-the-loop into Swarm Learning for Decentralized Fake News Detection
• Title（参考訳）: 分散型フェイクニュース検出のためのSwarm LearningへのHuman-in-the-loopの統合
• Authors: Xishuang Dong and Lijun Qian
• Abstract要約: 本稿では,ユーザプライバシを分散的に侵害することなく,偽ニュースを認識するための学習と推論のループにユーザフィードバックを統合する,新たな分散化手法であるHBSLを提案する。 実験の結果,提案手法は,ベンチマークデータセット上での偽ニュースの検出において,最先端の分散化手法よりも優れていた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.974890682815778
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Social media has become an effective platform to generate and spread fake news that can mislead people and even distort public opinion. Centralized methods for fake news detection, however, cannot effectively protect user privacy during the process of centralized data collection for training models. Moreover, it cannot fully involve user feedback in the loop of learning detection models for further enhancing fake news detection. To overcome these challenges, this paper proposed a novel decentralized method, Human-in-the-loop Based Swarm Learning (HBSL), to integrate user feedback into the loop of learning and inference for recognizing fake news without violating user privacy in a decentralized manner. It consists of distributed nodes that are able to independently learn and detect fake news on local data. Furthermore, detection models trained on these nodes can be enhanced through decentralized model merging. Experimental results demonstrate that the proposed method outperforms the state-of-the-art decentralized method in regard of detecting fake news on a benchmark dataset.
• Abstract（参考訳）: ソーシャルメディアは、人々を誤解させ、世論を歪めてしまう偽ニュースを生み出し広める効果的なプラットフォームになっている。 しかし、フェイクニュース検出の集中化手法は、トレーニングモデルの集中データ収集プロセスにおいて、ユーザのプライバシを効果的に保護することはできない。 さらに、フェイクニュース検出をさらに強化するために、学習検出モデルのループにユーザーフィードバックを完全に巻き込むことはできない。 これらの課題を克服するために,本研究では,ユーザのプライバシを分散的に侵害することなく,偽ニュースを認識するための学習と推論のループにユーザフィードバックを統合する,新たな分散化手法であるHBSLを提案する。 ローカルデータ上のフェイクニュースを独立して学習し検出できる分散ノードで構成されている。 さらに、これらのノードでトレーニングされた検出モデルは、分散モデルマージによって強化することができる。 実験の結果,提案手法は,ベンチマークデータセット上での偽ニュースの検出において,最先端の分散手法よりも優れていた。

関連論文リスト

• Protocol Learning, Decentralized Frontier Risk and the No-Off Problem [56.74434512241989]
  私たちは第3のパラダイムであるプロトコル学習(Protocol Learning)を特定します。 このアプローチは、単一の集中型エンティティよりも桁違いに多くの計算資源を集約する可能性がある。 また、不均一で信頼性の低いノード、悪意のある参加者、インセンティブを維持するために抽出不可能なモデルの必要性、複雑なガバナンスのダイナミクスなど、新しい課題も導入されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-10T19:53:50Z)
• Revisiting Fake News Detection: Towards Temporality-aware Evaluation by Leveraging Engagement Earliness [22.349521957987672]
  ソーシャルグラフに基づく偽ニュース検出は、社会的文脈を利用して偽情報を含むニュース記事を特定することを目的としている。 我々は、現実のシナリオを模倣するより現実的な評価スキームを定式化する。 従来の手法の識別能力は,この新しい設定下で急激に低下することを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-19T05:08:00Z)
• Federated Face Forgery Detection Learning with Personalized Representation [63.90408023506508]
  ディープジェネレータ技術は、区別がつかない高品質のフェイクビデオを制作し、深刻な社会的脅威をもたらす可能性がある。 従来の偽造検出手法は、データを直接集中的に訓練する。 本稿では,個人化表現を用いた新しいフェデレーション顔偽造検出学習を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-17T02:20:30Z)
• No Place to Hide: Dual Deep Interaction Channel Network for Fake News Detection based on Data Augmentation [16.40196904371682]
  本稿では,意味,感情,データ強化の観点から,偽ニュース検出のための新しいフレームワークを提案する。 セマンティックと感情の2つのディープインタラクションチャネルネットワークは、より包括的できめ細かなニュース表現を得るために設計されている。 実験の結果,提案手法は最先端手法よりも優れていることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-31T13:33:53Z)
• Addressing Bias in Face Detectors using Decentralised Data collection with incentives [0.0]
  我々は、このデータ中心のアプローチが、アルゴリズムの効率的なデータ収集を可能にするために、分散的にどのように促進されるかを示す。 FaceNet Embeddingsを用いたMultiTask Cascaded CNNを用いた顔検出および匿名化手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-28T09:54:40Z)
• Faking Fake News for Real Fake News Detection: Propaganda-loaded Training Data Generation [105.20743048379387]
  提案手法は,人間によるプロパガンダのスタイルや戦略から情報を得た学習例を生成するための新しいフレームワークである。 具体的には、生成した記事の有効性を確保するために、自然言語推論によって導かれる自己臨界シーケンストレーニングを行う。 実験の結果、PropaNewsでトレーニングされた偽ニュース検知器は、2つの公開データセットで3.62～7.69%のF1スコアで人書きの偽情報を検出するのに優れていることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-10T14:24:19Z)
• Multimodal Emergent Fake News Detection via Meta Neural Process Networks [36.52739834391597]
  本稿では,MetaFENDというフェイクニュース検出フレームワークを提案する。 具体的には、メタラーニングとニューラルプロセスの手法を統合したモデルを提案する。 TwitterとWeiboから収集したマルチメディアデータセットに対して、大規模な実験が行われた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-22T21:21:29Z)
• Machine Learning Explanations to Prevent Overtrust in Fake News Detection [64.46876057393703]
  本研究では、ニュースレビュープラットフォームに組み込んだ説明可能なAIアシスタントが、フェイクニュースの拡散と戦う効果について検討する。 我々は、ニュースレビューと共有インターフェースを設計し、ニュース記事のデータセットを作成し、4つの解釈可能なフェイクニュース検出アルゴリズムを訓練する。 説明可能なAIシステムについてより深く理解するために、説明プロセスにおけるユーザエンゲージメント、メンタルモデル、信頼、パフォーマンス対策の相互作用について議論する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-24T05:42:29Z)
• Leveraging Multi-Source Weak Social Supervision for Early Detection of Fake News [67.53424807783414]
  ソーシャルメディアは、人々が前例のない速度でオンライン活動に参加することを可能にする。 この制限のないアクセスは、誤情報や偽ニュースの拡散を悪化させ、その緩和のために早期に検出されない限り混乱と混乱を引き起こす可能性がある。 ソーシャルエンゲージメントからの弱い信号とともに、限られた量のクリーンデータを活用して、メタラーニングフレームワークでディープニューラルネットワークをトレーニングし、さまざまな弱いインスタンスの品質を推定します。 実世界のデータセットの実験では、提案されたフレームワークは、予測時にユーザーエンゲージメントを使わずに、フェイクニュースを早期に検出するための最先端のベースラインを上回っている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-04-03T18:26:33Z)
• Byzantine-resilient Decentralized Stochastic Gradient Descent [85.15773446094576]
  分散学習システムのビザンチンレジリエンスに関する詳細な研究について述べる。 ビザンチンフォールトトレランスを用いた分散学習を支援する新しいアルゴリズムUBARを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-02-20T05:11:04Z)
• Weak Supervision for Fake News Detection via Reinforcement Learning [34.448503443582396]
  本稿では,弱教師付きフェイクニュース検出フレームワークWeFENDを提案する。 提案するフレームワークは,アノテータ,強化セレクタ,フェイクニュース検出器の3つの主要コンポーネントで構成されている。 WeChatの公式アカウントと関連するユーザレポートを通じて発行された大量のニュース記事に対して,提案したフレームワークを検証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2019-12-28T21:20:25Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。