論文の概要: Faking Fake News for Real Fake News Detection: Propaganda-loaded Training Data Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.05386v1
• Date: Thu, 10 Mar 2022 14:24:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-11 19:44:02.848085
• Title: Faking Fake News for Real Fake News Detection: Propaganda-loaded Training Data Generation
• Title（参考訳）: 偽ニュース検出のための偽ニュースのフェーキング:プロパガンダによるトレーニングデータ生成
• Authors: Kung-Hsiang Huang, Kathleen McKeown, Preslav Nakov, Yejin Choi and Heng Ji
• Abstract要約: 本稿では,人文に近い記事を生成するための新しいフレームワークを提案する。 そして、私たちはプロパガンダのテクニックを、人間が偽ニュースを作る方法を模倣するために生成した記事に明示的に組み入れます。 PropaNewsでトレーニングされた検出器は、最先端のアプローチによって生成されたデータに基づいてトレーニングされた検出器よりも、人間の書き起こした偽情報を検出する精度が7.3%から12.0%高いことを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 105.20743048379387
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: While there has been a lot of research and many recent advances in neural fake news detection, defending against human-written disinformation remains underexplored. Upon analyzing current approaches for fake news generation and human-crafted articles, we found that there is a gap between them, which can explain the poor performance on detecting human-written fake news for detectors trained on automatically generated data. To address this issue, we propose a novel framework for generating articles closer to human-written ones. Specifically, we perform self-critical sequence training with natural language inference to ensure the validity of the generated articles. We then explicitly incorporate propaganda techniques into the generated articles to mimic how humans craft fake news. Eventually, we create a fake news detection training dataset, PropaNews, which includes 2,256 examples. Our experimental results show that detectors trained on PropaNews are 7.3% to 12.0% more accurate for detecting human-written disinformation than for counterparts trained on data generated by state-of-the-art approaches.
• Abstract（参考訳）: ニューラルフェイクニュースの検出には多くの研究や最近の進歩があったが、人間による偽情報に対する防御はいまだに研究されていない。 偽ニュース生成と人為的記事に対する現在のアプローチを分析すると、その間にギャップがあることがわかり、自動生成データに基づいてトレーニングされた検出器に対する人為的偽ニュースの検出性能の低下を説明できることがわかった。 そこで本研究では,人文に近い記事を生成するための新しいフレームワークを提案する。 具体的には,自然言語推論を用いた自己批判的なシーケンス学習を行い,生成記事の有効性を確認した。 そして、プロパガンダテクニックを生成した記事に明示的に組み込んで、人間が偽ニュースを作る方法を模倣する。 最終的には、偽ニュース検出トレーニングデータセットであるPropaNewsを作成します。 PropaNewsでトレーニングされた検出器は、最先端のアプローチによって生成されたデータに基づいてトレーニングされた検出器よりも、人間の書き起こした偽情報を検出する精度が7.3%から12.0%高いことを示す。

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