論文の概要: Detecting Rumor Veracity with Only Textual Information by Double-Channel
Structure
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.03195v1
- Date: Wed, 6 Dec 2023 00:08:44 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-12-07 16:28:19.788708
- Title: Detecting Rumor Veracity with Only Textual Information by Double-Channel
Structure
- Title(参考訳): 二重チャネル構造によるテキスト情報のみによる噂の精度検出
- Authors: Alex Kim and Sangwon Yoon
- Abstract要約: ソーシャルメディア上での噂の真偽を判断するための二重チャネル構造を提案する。
まず、各テキストを特定の(偽の噂)または不確実な(偽の噂)カテゴリに割り当てる。
次に,情報提供された噂に対して嘘検出アルゴリズムを適用し,未報の噂に対してスレッド応答合意検出アルゴリズムを適用した。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 7.931904787652709
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Kyle (1985) proposes two types of rumors: informed rumors which are based on
some private information and uninformed rumors which are not based on any
information (i.e. bluffing). Also, prior studies find that when people have
credible source of information, they are likely to use a more confident textual
tone in their spreading of rumors. Motivated by these theoretical findings, we
propose a double-channel structure to determine the ex-ante veracity of rumors
on social media. Our ultimate goal is to classify each rumor into true, false,
or unverifiable category. We first assign each text into either certain
(informed rumor) or uncertain (uninformed rumor) category. Then, we apply lie
detection algorithm to informed rumors and thread-reply agreement detection
algorithm to uninformed rumors. Using the dataset of SemEval 2019 Task 7, which
requires ex-ante threefold classification (true, false, or unverifiable) of
social media rumors, our model yields a macro-F1 score of 0.4027, outperforming
all the baseline models and the second-place winner (Gorrell et al., 2019).
Furthermore, we empirically validate that the double-channel structure
outperforms single-channel structures which use either lie detection or
agreement detection algorithm to all posts.
- Abstract(参考訳): カイル (1985) は2つの種類の噂を提案している: いくつかの個人的な情報に基づくインフォームド噂と、いかなる情報(すなわちブラッフィング)にもとづかない未発表の噂。
また、以前の研究では、人々が信頼できる情報ソースを持っている場合、噂の普及にもっと自信のあるテキストトーンを使う可能性が高いことが判明した。
これらの理論的な知見に動機づけられ,ソーシャルメディア上での噂の有効性を判断するための二重チャネル構造を提案する。
究極の目標は、各噂を真、偽、または検証不能のカテゴリーに分類することだ。
まず、各テキストを特定の(偽の噂)または不確実な(偽の噂)カテゴリに割り当てる。
次に, 噂に嘘検出アルゴリズムを適用し, 未発表の噂にスレッドリプライアグリー検出アルゴリズムを適用する。
semeval 2019タスク7のデータセットは、ソーシャルメディアの噂の3倍の分類(true、false、unverable)を必要とする。このモデルでは、マクロf1スコアが0.4027となり、すべてのベースラインモデルと2位勝者を上回っている(gorrell et al., 2019)。
さらに,ダブルチャネル構造が全ポストに対してリー検出あるいはアグリーメント検出アルゴリズムを使用する単一チャネル構造よりも優れていることを実証的に検証した。
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