Fugu-MT 論文翻訳(概要): Cross-lingual Transfer Learning for Fake News Detector in a Low-Resource Language

論文の概要: Cross-lingual Transfer Learning for Fake News Detector in a Low-Resource Language

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.12482v1
Date: Fri, 26 Aug 2022 07:41:27 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-08-29 12:24:35.375849
Title: Cross-lingual Transfer Learning for Fake News Detector in a Low-Resource Language
Title（参考訳）: 低リソース言語における偽ニュース検出のための言語間伝達学習
Authors: Sangdo Han
Abstract要約: 低リソース言語における偽ニュース(FN)を検出する手法の開発は、トレーニングデータの欠如によって妨げられている。本研究では,ハイソース言語からのトレーニングデータのみを用いて,この問題を解決する。我々のFN検出システムは、言語を介して検出知識を伝達する逆学習を適用することで、この戦略を容認した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8122270502556374
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Development of methods to detect fake news (FN) in low-resource languages has been impeded by a lack of training data. In this study, we solve the problem by using only training data from a high-resource language. Our FN-detection system permitted this strategy by applying adversarial learning that transfers the detection knowledge through languages. To assist the knowledge transfer, our system judges the reliability of articles by exploiting source information, which is a cross-lingual feature that represents the credibility of the speaker. In experiments, our system got 3.71% higher accuracy than a system that uses a machine-translated training dataset. In addition, our suggested cross-lingual feature exploitation for fake news detection improved accuracy by 3.03%.
Abstract（参考訳）: 低リソース言語における偽ニュース(FN)を検出する手法の開発は、トレーニングデータの欠如によって妨げられている。本研究では,高資源言語からのトレーニングデータのみを用いてこの問題を解決する。 fn検出システムは,検出知識を言語に伝達する逆学習を適用することで,この戦略を許容した。知識伝達を支援するため,本システムは,話者の信頼度を表す言語横断的特徴である情報源情報を利用して,記事の信頼性を判断する。実験では、機械翻訳トレーニングデータセットを使用するシステムよりも3.71%精度が高かった。さらに,偽ニュース検出のための言語横断的特徴利用により,精度が3.03%向上した。

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