論文の概要: Search, Examine and Early-Termination: Fake News Detection with Annotation-Free Evidences

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.07931v1
• Date: Wed, 10 Jul 2024 07:22:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-12 21:48:59.273330
• Title: Search, Examine and Early-Termination: Fake News Detection with Annotation-Free Evidences
• Title（参考訳）: 検索, 検査, 早期発見: 注釈のない証拠を用いたフェイクニュース検出
• Authors: Yuzhou Yang, Yangming Zhou, Qichao Ying, Zhenxing Qian, Xinpeng Zhang,
• Abstract要約: 我々は,Web 検索したアノテーションのない証拠から有用な情報を検索する textbfSEE という手法を提案する。 実験の結果,提案手法は最先端手法よりも優れていた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.11238363508177
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Pioneer researches recognize evidences as crucial elements in fake news detection apart from patterns. Existing evidence-aware methods either require laborious pre-processing procedures to assure relevant and high-quality evidence data, or incorporate the entire spectrum of available evidences in all news cases, regardless of the quality and quantity of the retrieved data. In this paper, we propose an approach named \textbf{SEE} that retrieves useful information from web-searched annotation-free evidences with an early-termination mechanism. The proposed SEE is constructed by three main phases: \textbf{S}earching online materials using the news as a query and directly using their titles as evidences without any annotating or filtering procedure, sequentially \textbf{E}xamining the news alongside with each piece of evidence via attention mechanisms to produce new hidden states with retrieved information, and allowing \textbf{E}arly-termination within the examining loop by assessing whether there is adequate confidence for producing a correct prediction. We have conducted extensive experiments on datasets with unprocessed evidences, i.e., Weibo21, GossipCop, and pre-processed evidences, namely Snopes and PolitiFact. The experimental results demonstrate that the proposed method outperforms state-of-the-art approaches.
• Abstract（参考訳）: パイオニアの研究は、証拠をパターンとは別に偽ニュースを検出する重要な要素として認識している。 既存のエビデンス対応手法は、関連性のある、高品質なエビデンスデータを保証するために、精巧な事前処理手順を必要とするか、検索されたデータの品質と量に関係なく、すべてのニュースケースに利用可能なエビデンスの全スペクトルを組み込むかのいずれかである。 本稿では,Webで検索したアノテーションのない証拠から,早期終了機構を用いて有用な情報を抽出するアプローチであるtextbf{SEE}を提案する。 提案したSEEは3つの主要なフェーズで構築されている: ニュースをクエリとして使用し、そのタイトルを直接エビデンスとして使用し、アノテーションやフィルタリングの手順を使わずにエビデンスとして使用する。 我々は未処理のエビデンス、すなわちWeibo21、GossipCop、およびSnopesやPolitiFactといった前処理のエビデンスを用いたデータセットに関する広範な実験を行った。 実験の結果,提案手法は最先端手法よりも優れていた。

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