論文の概要: EUvsDisinfo: a Dataset for Multilingual Detection of Pro-Kremlin Disinformation in News Articles
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.12614v3
- Date: Mon, 19 Aug 2024 10:01:56 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-20 13:17:05.969408
- Title: EUvsDisinfo: a Dataset for Multilingual Detection of Pro-Kremlin Disinformation in News Articles
- Title（参考訳）: EUvsDisinfo:ニュース記事におけるプロクレムリン情報の多言語検出用データセット
- Authors: João A. Leite, Olesya Razuvayevskaya, Kalina Bontcheva, Carolina Scarton,
- Abstract要約: この研究は、EUvsDisinfoという、プロクレムリンアウトレットから派生した偽情報の多言語データセットを紹介している。
EUvsDisinfoプロジェクトのリーダーである専門家によって書かれたデバンク記事から直接引用されている。
我々のデータセットは、記事の総数と異なる言語に関して、これまでで最大のリソースです。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.895830603263421
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This work introduces EUvsDisinfo, a multilingual dataset of disinformation articles originating from pro-Kremlin outlets, along with trustworthy articles from credible / less biased sources. It is sourced directly from the debunk articles written by experts leading the EUvsDisinfo project. Our dataset is the largest to-date resource in terms of the overall number of articles and distinct languages. It also provides the largest topical and temporal coverage. Using this dataset, we investigate the dissemination of pro-Kremlin disinformation across different languages, uncovering language-specific patterns targeting certain disinformation topics. We further analyse the evolution of topic distribution over an eight-year period, noting a significant surge in disinformation content before the full-scale invasion of Ukraine in 2022. Lastly, we demonstrate the dataset's applicability in training models to effectively distinguish between disinformation and trustworthy content in multilingual settings.
- Abstract（参考訳）: この研究は、EUvsDisinfoという、親クレムリンのアウトレットから派生した偽情報の多言語データセットを紹介し、信頼できる/バイアスの少ない情報源からの信頼できる記事を紹介している。
EUvsDisinfoプロジェクトのリーダーである専門家によって書かれたデバンク記事から直接引用されている。
我々のデータセットは、記事の総数と異なる言語に関して、これまでで最大のリソースです。
また、最大の話題や時間的報道も提供している。
本データセットを用いて,異なる言語にまたがるプロクレムリン情報の拡散について検討し,特定の非情報トピックを対象とする言語固有のパターンを明らかにする。
さらに、2022年のウクライナ侵攻以前には、偽情報の内容が顕著に急増していたことを指摘し、8年間の話題分布の進化を分析した。
最後に、トレーニングモデルにおけるデータセットの適用性を示し、多言語設定における偽情報と信頼できるコンテンツを効果的に区別する。
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