論文の概要: A Semi-supervised Fake News Detection using Sentiment Encoding and LSTM with Self-Attention

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.19332v1
• Date: Sat, 27 Jul 2024 20:00:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-30 18:41:57.650906
• Title: A Semi-supervised Fake News Detection using Sentiment Encoding and LSTM with Self-Attention
• Title（参考訳）: 感性エンコーディングと自己認識型LSTMを用いた半教師付きフェイクニュース検出
• Authors: Pouya Shaeri, Ali Katanforoush,
• Abstract要約: 本研究では,感情分析を最先端の事前学習モデルによって獲得する半教師付き自己学習手法を提案する。 学習モデルは半教師付き方式で訓練され、LSTMに自己注意層を組み込む。 我々は,2万件のニュースコンテンツをデータセットにベンチマークし,そのフィードバックとともに,フェイクニュース検出における競合手法と比較して精度,リコール,測定性能が向上したことを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Micro-blogs and cyber-space social networks are the main communication mediums to receive and share news nowadays. As a side effect, however, the networks can disseminate fake news that harms individuals and the society. Several methods have been developed to detect fake news, but the majority require large sets of manually labeled data to attain the application-level accuracy. Due to the strict privacy policies, the required data are often inaccessible or limited to some specific topics. On the other side, quite diverse and abundant unlabeled data on social media suggests that with a few labeled data, the problem of detecting fake news could be tackled via semi-supervised learning. Here, we propose a semi-supervised self-learning method in which a sentiment analysis is acquired by some state-of-the-art pretrained models. Our learning model is trained in a semi-supervised fashion and incorporates LSTM with self-attention layers. We benchmark our model on a dataset with 20,000 news content along with their feedback, which shows better performance in precision, recall, and measures compared to competitive methods in fake news detection.
• Abstract（参考訳）: マイクロブログとサイバースペースのソーシャルネットワークは、ニュースを受信し共有する主要な通信媒体である。 しかし、副作用として、ネットワークは個人や社会に害を与える偽のニュースを拡散することができる。 フェイクニュースを検出するためにいくつかの方法が開発されているが、大多数はアプリケーションレベルの精度を達成するために、手動でラベル付けされた大量のデータを必要とする。 厳格なプライバシーポリシーのため、要求されるデータはアクセスできないか、特定のトピックに制限されることが多い。 一方、ソーシャルメディア上では非常に多種多様で、ラベルのないデータが豊富にあることから、いくつかのラベル付きデータによって、フェイクニュースを検出する問題は、半教師付き学習によって解決される可能性が示唆されている。 本稿では,感情分析を最先端の事前学習モデルによって獲得する半教師付き自己学習手法を提案する。 学習モデルは半教師付き方式で訓練され、LSTMに自己注意層を組み込む。 我々は,2万件のニュースコンテンツをデータセットにベンチマークし,そのフィードバックとともに,フェイクニュース検出における競合手法と比較して精度,リコール,測定性能が向上したことを示す。

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