Fugu-MT 論文翻訳(概要): BotTriNet: A Unified and Efficient Embedding for Social Bots Detection via Metric Learning

論文の概要: BotTriNet: A Unified and Efficient Embedding for Social Bots Detection via Metric Learning

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.03144v1
Date: Thu, 6 Apr 2023 15:28:58 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-04-07 13:52:44.037176
Title: BotTriNet: A Unified and Efficient Embedding for Social Bots Detection via Metric Learning
Title（参考訳）: BotTriNet:メトリック学習によるソーシャルボット検出のための統一的で効率的な埋め込み
Authors: Jun Wu, Xuesong Ye, and Man Yan Yuet
Abstract要約: ボット検出のための統合組込みフレームワークBOTTRINETを提案する。より優れた分類性能を得るために、生の埋め込み(従来の自然言語処理技術が生み出す)をチューニングする。本システムは,2つのコンテンツ集約型ボットセットにおいて,98.34%,f1スコア97.99%の平均精度を達成した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 3.9026461169566673
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Abstract: A persistently popular topic in online social networks is the rapid and accurate discovery of bot accounts to prevent their invasion and harassment of genuine users. We propose a unified embedding framework called BOTTRINET, which utilizes textual content posted by accounts for bot detection based on the assumption that contexts naturally reveal account personalities and habits. Content is abundant and valuable if the system efficiently extracts bot-related information using embedding techniques. Beyond the general embedding framework that generates word, sentence, and account embeddings, we design a triplet network to tune the raw embeddings (produced by traditional natural language processing techniques) for better classification performance. We evaluate detection accuracy and f1score on a real-world dataset CRESCI2017, comprising three bot account categories and five bot sample sets. Our system achieves the highest average accuracy of 98.34% and f1score of 97.99% on two content-intensive bot sets, outperforming previous work and becoming state-of-the-art. It also makes a breakthrough on four content-less bot sets, with an average accuracy improvement of 11.52% and an average f1score increase of 16.70%.
Abstract（参考訳）: オンラインソーシャルネットワークで絶え間なく人気があるトピックは、本物のユーザーの侵入やハラスメントを防ぐボットアカウントの迅速かつ正確な発見である。本稿では,bottrinetという統合組込みフレームワークを提案する。bottrinetは,コンテキストが自然にアカウントのパーソナリティや習慣を明らかにするという仮定に基づいて,アカウントが投稿したテキストコンテンツをボット検出に利用する。組込み技術を用いてボット関連情報を効率的に抽出すれば,コンテンツは豊富で貴重なものとなる。単語、文、およびアカウントの埋め込みを生成する一般的な埋め込みフレームワークの他に、分類性能を向上させるために生の埋め込み(従来の自然言語処理技術によって生成される)をチューニングするための三重ネットワークを設計する。 3つのボットアカウントカテゴリと5つのボットサンプルセットからなる実世界のデータセットcresci2017における検出精度とf1scoreを評価する。このシステムは,2つのコンテンツ集約型ボットセットにおいて,98.34%,f1scoreが97.99%という最高精度を達成している。また、4つのコンテンツレスボットセットでブレークスルーを行い、平均精度が11.52%、平均f1scoreが16.70%向上した。

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