論文の概要: Exploiting User Comments for Early Detection of Fake News Prior to Users' Commenting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.10429v2
• Date: Tue, 12 Nov 2024 16:39:55 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-13 13:19:11.627819
• Title: Exploiting User Comments for Early Detection of Fake News Prior to Users' Commenting
• Title（参考訳）: ユーザのコメントより前のフェイクニュースの早期検出のためのユーザコメントの公開
• Authors: Qiong Nan, Qiang Sheng, Juan Cao, Yongchun Zhu, Danding Wang, Guang Yang, Jintao Li,
• Abstract要約: コメント対応教師モデルからコンテンツのみの学生モデルに有用な知識を伝達し、学生モデルで新たなニュースを検出する。 実験の結果、CAS-FENDの学生モデルはコンテンツのみの手法やコメントのみの手法よりも優れており、1/4のコメントを入力として認識している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.412251853076754
• License:
• Abstract: Both accuracy and timeliness are key factors in detecting fake news on social media. However, most existing methods encounter an accuracy-timeliness dilemma: Content-only methods guarantee timeliness but perform moderately because of limited available information, while social con-text-based ones generally perform better but inevitably lead to latency because of social context accumulation needs. To break such a dilemma, a feasible but not well-studied solution is to leverage social contexts (e.g., comments) from historical news for training a detection model and apply it to newly emerging news without social contexts. This requires the model to (1) sufficiently learn helpful knowledge from social contexts, and (2) be well compatible with situations that social contexts are available or not. To achieve this goal, we propose to absorb and parameterize useful knowledge from comments in historical news and then inject it into a content-only detection model. Specifically, we design the Comments ASsisted FakE News Detection method (CAS-FEND), which transfers useful knowledge from a comment-aware teacher model to a content-only student model and detects newly emerging news with the student model. Experiments show that the CAS-FEND student model outperforms all content-only methods and even comment-aware ones with 1/4 comments as inputs, demonstrating its superiority for early detection.
• Abstract（参考訳）: 正確さとタイムラインの両方が、ソーシャルメディア上で偽ニュースを検出する重要な要素である。 コンテンツのみの手法は、タイムラインを保証するが、利用可能な情報が限られているため、適度に実行する。 このようなジレンマを打破するには、社会的文脈(例えば、コメント)を過去のニュースから活用し、検出モデルを訓練し、社会的文脈なしで新しく生まれたニュースに適用する、という実現不可能な解決策がある。 このモデルでは,(1)社会的文脈から十分な知識を習得すること,(2)社会的文脈が利用できるか否かの状況と十分に相容れないこと,などが求められている。 この目的を達成するために,歴史的ニュースのコメントから有用な知識を吸収・パラメータ化し,コンテンツのみの検出モデルに注入することを提案する。 具体的には、コメント認識型教師モデルからコンテンツのみの学生モデルに有用な知識を伝達し、学生モデルで新たなニュースを検出する、コメント支援FakEニュース検出手法(CAS-FEND)を設計する。 実験の結果、CAS-FENDの学生モデルはコンテンツのみの手法やコメントのみの手法よりも優れており、1/4のコメントを入力として認識している。

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