論文の概要: Memory-Guided Multi-View Multi-Domain Fake News Detection
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.12808v1
- Date: Sun, 26 Jun 2022 07:09:23 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-06-28 12:22:14.242096
- Title: Memory-Guided Multi-View Multi-Domain Fake News Detection
- Title（参考訳）: メモリガイドによるマルチビューマルチドメインフェイクニュース検出
- Authors: Yongchun Zhu, Qiang Sheng, Juan Cao, Qiong Nan, Kai Shu, Minghui Wu,
Jindong Wang, and Fuzhen Zhuang
- Abstract要約: メモリ誘導型マルチドメインフェイクニュース検出フレームワーク(M$3$FEND)を提案する。
具体的には、潜在的なドメインラベルを発見可能なドメイン情報を強化するためのドメインメモリバンクを提案する。
リッチなドメイン情報を入力として使用することで、ドメインアダプタは、さまざまなドメインのニュースに対する複数のビューから識別情報を適応的に集約することができる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 39.035462224569166
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The wide spread of fake news is increasingly threatening both individuals and
society. Great efforts have been made for automatic fake news detection on a
single domain (e.g., politics). However, correlations exist commonly across
multiple news domains, and thus it is promising to simultaneously detect fake
news of multiple domains. Based on our analysis, we pose two challenges in
multi-domain fake news detection: 1) domain shift, caused by the discrepancy
among domains in terms of words, emotions, styles, etc. 2) domain labeling
incompleteness, stemming from the real-world categorization that only outputs
one single domain label, regardless of topic diversity of a news piece. In this
paper, we propose a Memory-guided Multi-view Multi-domain Fake News Detection
Framework (M$^3$FEND) to address these two challenges. We model news pieces
from a multi-view perspective, including semantics, emotion, and style.
Specifically, we propose a Domain Memory Bank to enrich domain information
which could discover potential domain labels based on seen news pieces and
model domain characteristics. Then, with enriched domain information as input,
a Domain Adapter could adaptively aggregate discriminative information from
multiple views for news in various domains. Extensive offline experiments on
English and Chinese datasets demonstrate the effectiveness of M$^3$FEND, and
online tests verify its superiority in practice. Our code is available at
https://github.com/ICTMCG/M3FEND.
- Abstract（参考訳）: フェイクニュースの拡散は、個人と社会の両方を脅かしている。
一つのドメイン(例えば政治)で自動的に偽ニュースを検出するための大きな努力がなされている。
しかし、相関関係は複数のニュースドメインに共通して存在し、複数のドメインのフェイクニュースを同時に検出することが期待できる。
分析の結果,マルチドメインフェイクニュース検出には2つの課題があることがわかった。
1) ドメインシフトは、単語、感情、スタイル等におけるドメイン間の相違に起因する。
2) ドメインラベルの不完全性は,ニュースの話題の多様性に関わらず,一つのドメインラベルのみを出力する現実世界の分類から生じる。
本稿では,この2つの課題に対処するために,メモリ誘導型マルチビュー・フェイクニュース検出フレームワーク(m$^3$fend)を提案する。
我々は、セマンティクス、感情、スタイルを含む、多視点の観点からニュースをモデル化する。
具体的には,ニュース記事やモデルドメイン特性に基づいて潜在的なドメインラベルを発見できるドメイン情報を強化するドメインメモリバンクを提案する。
そして、リッチなドメイン情報を入力として、ドメインアダプタは、様々なドメインのニュースに対する複数のビューから識別情報を適応的に集約することができる。
英語と中国語のデータセットに対する大規模なオフライン実験は、M$^3$FENDの有効性を示し、オンラインテストは実際にその優位性を検証する。
私たちのコードはhttps://github.com/ictmcg/m3fendで利用可能です。
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