論文の概要: Using Persuasive Writing Strategies to Explain and Detect Health Misinformation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.05985v3
- Date: Mon, 1 Apr 2024 04:08:28 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-04 14:21:15.302194
- Title: Using Persuasive Writing Strategies to Explain and Detect Health Misinformation
- Title（参考訳）: 説得力のある筆記手法による健康情報の説明と検出
- Authors: Danial Kamali, Joseph Romain, Huiyi Liu, Wei Peng, Jingbo Meng, Parisa Kordjamshidi,
- Abstract要約: 本稿では,多くの一般的な筆記法を取り入れた新しいアノテーション手法を提案する。
テキスト分類にRoBERTaモデルを用いるのは,NLPの性能が高いためである。
言語モデルに基づくベースラインを複数開発し,説得的戦略ラベル予測の結果を示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.748429583896232
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The spread of misinformation is a prominent problem in today's society, and many researchers in academia and industry are trying to combat it. Due to the vast amount of misinformation that is created every day, it is unrealistic to leave this task to human fact-checkers. Data scientists and researchers have been working on automated misinformation detection for years, and it is still a challenging problem today. The goal of our research is to add a new level to automated misinformation detection; classifying segments of text with persuasive writing techniques in order to produce interpretable reasoning for why an article can be marked as misinformation. To accomplish this, we present a novel annotation scheme containing many common persuasive writing tactics, along with a dataset with human annotations accordingly. For this task, we make use of a RoBERTa model for text classification, due to its high performance in NLP. We develop several language model-based baselines and present the results of our persuasive strategy label predictions as well as the improvements these intermediate labels make in detecting misinformation and producing interpretable results.
- Abstract（参考訳）: 誤報の拡散は今日の社会で顕著な問題であり、学術や産業の多くの研究者がそれと戦おうとしている。
毎日発生する大量の誤報のため、このタスクを人間のファクトチェッカーに任せるのは現実的ではない。
データ科学者と研究者は何年もの間、誤情報の自動検出に取り組んできたが、今日でも難しい問題だ。
本研究の目的は, 自動誤報検出に新たなレベルを加えることであり, 記事が誤報としてマークされる理由の解釈可能な推論を生成するために, 説得力のある筆法でテキストのセグメントを分類することである。
そこで本研究では,人間のアノテーションを付加したデータセットとともに,多くの一般的な説得的記述手法を含む新しいアノテーション方式を提案する。
そこで本研究では,テキスト分類にRoBERTaモデルを用いる。
我々は,複数の言語モデルに基づくベースラインを開発し,それらの中間ラベルが誤情報を検出し,解釈可能な結果を生成する際の改善とともに,説得的戦略ラベル予測の結果を示す。
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