論文の概要: UNIDECOR: A Unified Deception Corpus for Cross-Corpus Deception Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.02827v1
• Date: Mon, 5 Jun 2023 12:23:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-06 15:11:06.049680
• Title: UNIDECOR: A Unified Deception Corpus for Cross-Corpus Deception Detection
• Title（参考訳）: UNIDECOR:クロスコルプス偽装検出用統一偽装コーパス
• Authors: Aswathy Velutharambath and Roman Klinger
• Abstract要約: 我々は,その違いを理解するために,データセット間での誤読の言語的手がかりの相関分析を行う。 クロス・コーパス・モデリング実験を行い、クロス・ドメインの一般化が困難であることを示す。 統一偽装コーパス(UNIDECOR)はhttps://www.ims.uni-stuttgart.de/data/unidecorから得ることができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.016156702855604
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Verbal deception has been studied in psychology, forensics, and computational linguistics for a variety of reasons, like understanding behaviour patterns, identifying false testimonies, and detecting deception in online communication. Varying motivations across research fields lead to differences in the domain choices to study and in the conceptualization of deception, making it hard to compare models and build robust deception detection systems for a given language. With this paper, we improve this situation by surveying available English deception datasets which include domains like social media reviews, court testimonials, opinion statements on specific topics, and deceptive dialogues from online strategy games. We consolidate these datasets into a single unified corpus. Based on this resource, we conduct a correlation analysis of linguistic cues of deception across datasets to understand the differences and perform cross-corpus modeling experiments which show that a cross-domain generalization is challenging to achieve. The unified deception corpus (UNIDECOR) can be obtained from https://www.ims.uni-stuttgart.de/data/unidecor.
• Abstract（参考訳）: 心理学、法医学、計算言語学において、行動パターンの理解、偽証の特定、オンラインコミュニケーションにおける偽証の検出など、様々な理由で研究されている。 研究分野にまたがるモチベーションの変化は、学習するドメインの選択と、デセプションの概念化の違いにつながり、モデルの比較や、与えられた言語に対する堅牢なデセプション検出システムの構築が困難になる。 本稿では,ソーシャルメディアレビュー,裁判所証言,特定の話題に対する意見陳述,オンライン戦略ゲームからの偽装対話などのドメインを含む,利用可能な英語の偽装データセットを調査し,この状況を改善する。 これらのデータセットを単一の統一コーパスに統合する。 この資料に基づいて,データセット間での誤認の言語的方法の相関解析を行い,その違いを理解し,クロスドメインの一般化が困難であることを示すクロスコーパスモデリング実験を行う。 統一偽装コーパス(UNIDECOR)はhttps://www.ims.uni-stuttgart.de/data/unidecorから得ることができる。

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