論文の概要: Hoaxpedia: A Unified Wikipedia Hoax Articles Dataset

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.02175v2
• Date: Wed, 15 May 2024 17:56:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-16 15:34:50.295654
• Title: Hoaxpedia: A Unified Wikipedia Hoax Articles Dataset
• Title（参考訳）: Hoaxpedia:ウィキペディアのHoax記事データセットを統一
• Authors: Hsuvas Borkakoty, Luis Espinosa-Anke,
• Abstract要約: Hoaxesは意図的に作成された偽情報として認識されており、ウィキペディアの信頼性に深刻な影響を及ぼす可能性がある。 まず、正当性と偽のウィキペディア記事の類似点と相違点を体系的に分析する。 Hoaxpediaは311のHoax記事とセマンティックに類似したリアル記事のコレクションです。 ウィキペディアの記事が本物か偽かを予測するタスクにおいてバイナリ分類実験の結果を報告し、いくつかの設定と言語モデルについて分析する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.756673240445709
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Hoaxes are a recognised form of disinformation created deliberately, with potential serious implications in the credibility of reference knowledge resources such as Wikipedia. What makes detecting Wikipedia hoaxes hard is that they often are written according to the official style guidelines. In this work, we first provide a systematic analysis of the similarities and discrepancies between legitimate and hoax Wikipedia articles, and introduce Hoaxpedia, a collection of 311 Hoax articles (from existing literature as well as official Wikipedia lists) alongside semantically similar real articles. We report results of binary classification experiments in the task of predicting whether a Wikipedia article is real or hoax, and analyze several settings as well as a range of language models. Our results suggest that detecting deceitful content in Wikipedia based on content alone, despite not having been explored much in the past, is a promising direction.
• Abstract（参考訳）: Hoaxesは意図的に作成された偽情報の一種であり、ウィキペディアのような参照知識資源の信頼性に深刻な影響を及ぼす可能性がある。 ウィキペディアの検出が難しいのは、公式のスタイルガイドラインに従ってしばしば書かれることです。 本稿ではまず,正当性と偽のウィキペディア記事の類似点と相違点を体系的に分析し,意味的に類似した実際の記事とともに311のホアックス記事(既存文献および公式ウィキペディアリストから)のコレクションであるHoaxpediaを紹介した。 ウィキペディアの記事が本物か偽かを予測するタスクにおいてバイナリ分類実験の結果を報告し、いくつかの設定や言語モデルについて分析する。 以上の結果から,過去はあまり調査されていないが,ウィキペディアのコンテンツのみに基づく偽コンテンツの検出は有望な方向であることが示唆された。

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