論文の概要: Zero-Shot Rumor Detection with Propagation Structure via Prompt Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.01117v1
• Date: Fri, 2 Dec 2022 12:04:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-05 16:30:28.077051
• Title: Zero-Shot Rumor Detection with Propagation Structure via Prompt Learning
• Title（参考訳）: プロンプト学習による伝播構造によるゼロショット騒音検出
• Authors: Hongzhan Lin, Pengyao Yi, Jing Ma, Haiyun Jiang, Ziyang Luo, Shuming Shi, Ruifang Liu
• Abstract要約: 従来の研究では、アノテートされたリソースが不足しているため、少数言語で提示される噂は見つからないことが判明した。 本稿では,異なるドメインで発生する噂や,異なる言語で提示される噂を検出するための,素早い学習に基づく新しいフレームワークを提案する。 提案手法は最先端手法よりも優れた性能を実現し,早期に噂を検出する能力に優れる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.72097408129496
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The spread of rumors along with breaking events seriously hinders the truth in the era of social media. Previous studies reveal that due to the lack of annotated resources, rumors presented in minority languages are hard to be detected. Furthermore, the unforeseen breaking events not involved in yesterday's news exacerbate the scarcity of data resources. In this work, we propose a novel zero-shot framework based on prompt learning to detect rumors falling in different domains or presented in different languages. More specifically, we firstly represent rumor circulated on social media as diverse propagation threads, then design a hierarchical prompt encoding mechanism to learn language-agnostic contextual representations for both prompts and rumor data. To further enhance domain adaptation, we model the domain-invariant structural features from the propagation threads, to incorporate structural position representations of influential community response. In addition, a new virtual response augmentation method is used to improve model training. Extensive experiments conducted on three real-world datasets demonstrate that our proposed model achieves much better performance than state-of-the-art methods and exhibits a superior capacity for detecting rumors at early stages.
• Abstract（参考訳）: 噂の広まりと破壊的な出来事は、ソーシャルメディア時代の真実を著しく妨げている。 以前の研究では、注釈付きリソースがないため、マイノリティ言語で提示される噂は検出しにくいことが示されている。 さらに、昨日のニュースに関わらない予期せぬ破壊的な出来事は、データリソースの不足を悪化させる。 本研究では,異なるドメインで発生する噂や異なる言語で提示される噂を早期に検出するためのゼロショットフレームワークを提案する。 より具体的には,まずソーシャルメディア上で拡散する噂を多様な伝搬スレッドとして表現し,その上で,プロンプトと噂データの両方に対する言語に依存しない文脈表現を学習するための階層的なプロンプトエンコーディング機構を設計する。 ドメイン適応をさらに強化するため,伝播スレッドからドメイン不変な構造特徴をモデル化し,コミュニティ応答の構造的位置表現を組み込む。 さらに、モデルトレーニングを改善するために、新しい仮想応答拡張法が使用される。 3つの実世界のデータセットで行った広範囲な実験により,提案モデルが最先端の手法よりも優れた性能を実現し,早期の噂検出に優れた能力を示すことを示した。

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