論文の概要: Fake News Detection: It's All in the Data!
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.02122v1
- Date: Tue, 2 Jul 2024 10:12:06 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-03 15:55:01.107015
- Title: Fake News Detection: It's All in the Data!
- Title（参考訳）: Fake News Detection: すべてはデータにある!
- Authors: Soveatin Kuntur, Anna Wróblewska, Marcin Paprzycki, Maria Ganzha,
- Abstract要約: 調査では、データセットの重要な特徴、採用されているさまざまなラベルシステム、モデルのパフォーマンスに影響を及ぼす偏見を慎重に概説している。
GitHubリポジトリは、公開可能なデータセットを単一のユーザフレンドリなポータルに統合する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.06749750044497731
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This comprehensive survey serves as an indispensable resource for researchers embarking on the journey of fake news detection. By highlighting the pivotal role of dataset quality and diversity, it underscores the significance of these elements in the effectiveness and robustness of detection models. The survey meticulously outlines the key features of datasets, various labeling systems employed, and prevalent biases that can impact model performance. Additionally, it addresses critical ethical issues and best practices, offering a thorough overview of the current state of available datasets. Our contribution to this field is further enriched by the provision of GitHub repository, which consolidates publicly accessible datasets into a single, user-friendly portal. This repository is designed to facilitate and stimulate further research and development efforts aimed at combating the pervasive issue of fake news.
- Abstract（参考訳）: この総合的な調査は、偽ニュース検出の旅を始める研究者にとって欠かせない資源となっている。
データセットの品質と多様性の重要な役割を強調することで、検出モデルの有効性と堅牢性において、これらの要素の重要性を強調します。
調査では、データセットの重要な特徴、採用されているさまざまなラベルシステム、モデルのパフォーマンスに影響を及ぼす偏見を慎重に概説している。
さらに、重要な倫理的問題とベストプラクティスに対処し、利用可能なデータセットの現状を概観する。
この領域への私たちのコントリビューションは、公開アクセス可能なデータセットを単一のユーザフレンドリなポータルに統合するGitHubリポジトリの提供によって、さらに強化されています。
このレポジトリは、フェイクニュースの広範にわたる問題に対処するために、さらなる研究と開発を促進、促進するために設計されている。
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