論文の概要: LMBot: Distilling Graph Knowledge into Language Model for Graph-less Deployment in Twitter Bot Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.17408v2
• Date: Mon, 3 Jul 2023 11:22:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-04 10:15:48.403353
• Title: LMBot: Distilling Graph Knowledge into Language Model for Graph-less Deployment in Twitter Bot Detection
• Title（参考訳）: LMBot: Twitterボット検出におけるグラフレスデプロイメントのための言語モデルへのグラフ知識の注入
• Authors: Zijian Cai, Zhaoxuan Tan, Zhenyu Lei, Zifeng Zhu, Hongrui Wang, Qinghua Zheng, Minnan Luo
• Abstract要約: グラフニューラルネットワーク(GNN)の知識を言語モデル(LM)に抽出する新しいボット検出フレームワークLMBotを提案する。 グラフベースのデータセットでは、LMの出力はGNNの入力機能を提供し、ボットの検出と知識の抽出を反復的かつ相互に強化するプロセスでLMに戻すことができる。 実験の結果,LMBotは4つのTwitterボット検出ベンチマークで最先端のパフォーマンスを実現していることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.51431044600328
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: As malicious actors employ increasingly advanced and widespread bots to disseminate misinformation and manipulate public opinion, the detection of Twitter bots has become a crucial task. Though graph-based Twitter bot detection methods achieve state-of-the-art performance, we find that their inference depends on the neighbor users multi-hop away from the targets, and fetching neighbors is time-consuming and may introduce bias. At the same time, we find that after finetuning on Twitter bot detection, pretrained language models achieve competitive performance and do not require a graph structure during deployment. Inspired by this finding, we propose a novel bot detection framework LMBot that distills the knowledge of graph neural networks (GNNs) into language models (LMs) for graph-less deployment in Twitter bot detection to combat the challenge of data dependency. Moreover, LMBot is compatible with graph-based and graph-less datasets. Specifically, we first represent each user as a textual sequence and feed them into the LM for domain adaptation. For graph-based datasets, the output of LMs provides input features for the GNN, enabling it to optimize for bot detection and distill knowledge back to the LM in an iterative, mutually enhancing process. Armed with the LM, we can perform graph-less inference, which resolves the graph data dependency and sampling bias issues. For datasets without graph structure, we simply replace the GNN with an MLP, which has also shown strong performance. Our experiments demonstrate that LMBot achieves state-of-the-art performance on four Twitter bot detection benchmarks. Extensive studies also show that LMBot is more robust, versatile, and efficient compared to graph-based Twitter bot detection methods.
• Abstract（参考訳）: 悪役が悪質な情報を拡散し、世論を操作するためにますます進歩し、広く普及しているボットを雇う中、twitterボットの検出は重要な課題となっている。 グラフベースのtwitterボット検出手法は最先端のパフォーマンスを実現していますが、その推論はターゲットから複数ホップ離れた近隣のユーザに依存しており、隣人のフェッチには時間がかかり、バイアスが生じる可能性があります。 同時に、twitterボット検出を微調整した後、事前トレーニングされた言語モデルが競合性能を達成し、デプロイ時にグラフ構造を必要としないことも分かりました。 この発見に触発されて,グラフニューラルネットワーク(gnns)の知識を言語モデル(lms)に抽出し,twitterボット検出にグラフレスデプロイすることにより,データ依存の課題に対処した,新たなボット検出フレームワークlmbotを提案する。 さらに、LMBotはグラフベースおよびグラフレスデータセットと互換性がある。 具体的には、まず各ユーザをテキストシーケンスとして表現し、それらをLMに入力してドメイン適応する。 グラフベースのデータセットでは、LMの出力はGNNの入力機能を提供し、ボットの検出と知識の抽出を反復的かつ相互に強化するプロセスでLMに戻すことができる。 LMと組み合わされたグラフレス推論は、グラフデータの依存性を解消し、バイアス問題をサンプリングする。 グラフ構造を持たないデータセットの場合、GNNをMPPで置き換えるだけで、性能も高い。 実験の結果,LMBotは4つのTwitterボット検出ベンチマークで最先端のパフォーマンスを達成した。 大規模な研究により、LMBotはグラフベースのTwitterボット検出方法よりも堅牢で、汎用的で、効率的であることが示されている。

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