論文の概要: An Interactive Framework for Profiling News Media Sources
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.07384v2
- Date: Fri, 26 Apr 2024 20:29:39 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-01 01:04:37.857450
- Title: An Interactive Framework for Profiling News Media Sources
- Title（参考訳）: ニュースソースをプロファイリングするための対話型フレームワーク
- Authors: Nikhil Mehta, Dan Goldwasser,
- Abstract要約: 本稿では,ニュースメディアのプロファイリングのためのインタラクティブなフレームワークを提案する。
グラフベースのニュースメディアプロファイリングモデル、事前訓練された大規模言語モデル、人間の洞察の強みを組み合わせる。
人間のインタラクションが5つにも満たないので、我々のフレームワークはフェイクや偏見のあるニュースメディアを素早く検出できる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.386860411085053
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The recent rise of social media has led to the spread of large amounts of fake and biased news, content published with the intent to sway beliefs. While detecting and profiling the sources that spread this news is important to maintain a healthy society, it is challenging for automated systems. In this paper, we propose an interactive framework for news media profiling. It combines the strengths of graph based news media profiling models, Pre-trained Large Language Models, and human insight to characterize the social context on social media. Experimental results show that with as little as 5 human interactions, our framework can rapidly detect fake and biased news media, even in the most challenging settings of emerging news events, where test data is unseen.
- Abstract（参考訳）: 近年のソーシャルメディアの台頭は、大量の偽ニュースや偏見のあるニュースの拡散につながっている。
このニュースを広める情報源の検出とプロファイリングは、健全な社会を維持する上で重要であるが、自動化システムでは困難である。
本稿では,ニュースメディアのプロファイリングのためのインタラクティブなフレームワークを提案する。
それは、グラフベースのニュースメディアプロファイリングモデル、事前訓練された大規模言語モデル、そしてソーシャルメディア上の社会的コンテキストを特徴づける人間の洞察の強みを組み合わせたものだ。
実験結果から,テストデータが見えない新興ニュースイベントの最も困難な状況においても,人間のインタラクションを5つに抑えることで,偽ニュースや偏見のあるニュースメディアを迅速に検出できることがわかった。
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