論文の概要: FineFake: A Knowledge-Enriched Dataset for Fine-Grained Multi-Domain Fake News Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.01336v3
• Date: Tue, 15 Oct 2024 12:40:39 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-16 13:59:20.635863
• Title: FineFake: A Knowledge-Enriched Dataset for Fine-Grained Multi-Domain Fake News Detection
• Title（参考訳）: FineFake: 細粒度マルチドメインフェイクニュース検出のための知識豊富なデータセット
• Authors: Ziyi Zhou, Xiaoming Zhang, Litian Zhang, Jiacheng Liu, Senzhang Wang, Zheng Liu, Xi Zhang, Chaozhuo Li, Philip S. Yu,
• Abstract要約: FineFakeは、フェイクニュース検出のためのマルチドメイン知識強化ベンチマークである。 FineFakeは6つのセマンティックトピックと8つのプラットフォームにまたがる16,909のデータサンプルを含んでいる。 FineFakeプロジェクト全体がオープンソースリポジトリとして公開されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 54.37159298632628
• License:
• Abstract: Existing benchmarks for fake news detection have significantly contributed to the advancement of models in assessing the authenticity of news content. However, these benchmarks typically focus solely on news pertaining to a single semantic topic or originating from a single platform, thereby failing to capture the diversity of multi-domain news in real scenarios. In order to understand fake news across various domains, the external knowledge and fine-grained annotations are indispensable to provide precise evidence and uncover the diverse underlying strategies for fabrication, which are also ignored by existing benchmarks. To address this gap, we introduce a novel multi-domain knowledge-enhanced benchmark with fine-grained annotations, named \textbf{FineFake}. FineFake encompasses 16,909 data samples spanning six semantic topics and eight platforms. Each news item is enriched with multi-modal content, potential social context, semi-manually verified common knowledge, and fine-grained annotations that surpass conventional binary labels. Furthermore, we formulate three challenging tasks based on FineFake and propose a knowledge-enhanced domain adaptation network. Extensive experiments are conducted on FineFake under various scenarios, providing accurate and reliable benchmarks for future endeavors. The entire FineFake project is publicly accessible as an open-source repository at \url{https://github.com/Accuser907/FineFake}.
• Abstract（参考訳）: フェイクニュース検出のための既存のベンチマークは、ニュースコンテンツの信頼性を評価するモデルの発展に大きく貢献している。 しかしながら、これらのベンチマークは一般的に、単一のセマンティックトピックに関連するニュースや、単一のプラットフォームに由来するニュースのみに焦点を当てているため、実際のシナリオにおけるマルチドメインニュースの多様性を捉えることができない。 様々な領域にわたる偽ニュースを理解するためには、外部の知識と微粒なアノテーションが不可欠であり、正確な証拠を提供し、既存のベンチマークでも無視されている製造戦略の多様さを明らかにする必要がある。 このギャップに対処するため、我々は、微細なアノテーションを持つ新しいマルチドメイン知識強化ベンチマーク「textbf{FineFake}」を紹介した。 FineFakeは6つのセマンティックトピックと8つのプラットフォームにまたがる16,909のデータサンプルを含んでいる。 各ニュース項目には、マルチモーダルコンテンツ、潜在的な社会的コンテキスト、半手動で検証された共通知識、従来のバイナリラベルを超越した微妙なアノテーションが備わっている。 さらに、ファインフェイクに基づく3つの課題を定式化し、知識に富んだドメイン適応ネットワークを提案する。 様々なシナリオ下でFinFake上で大規模な実験が行われ、将来の取り組みに対して正確で信頼性の高いベンチマークが提供される。 FineFakeプロジェクト全体は、オープンソースリポジトリとして、 \url{https://github.com/Accuser907/FineFake}で公開されている。

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