論文の概要: Enriching GNNs with Text Contextual Representations for Detecting Disinformation Campaigns on Social Media

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.19193v1
• Date: Thu, 24 Oct 2024 22:57:17 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-28 13:38:22.408319
• Title: Enriching GNNs with Text Contextual Representations for Detecting Disinformation Campaigns on Social Media
• Title（参考訳）: ソーシャルメディア上での偽情報キャンペーン検出のためのテキストコンテクスト表現によるGNNの強化
• Authors: Bruno Croso Cunha da Silva, Thomas Palmeira Ferraz, Roseli De Deus Lopes,
• Abstract要約: 本研究は,偽ニュース検出において,テキスト機能をグラフニューラルネットワーク(GNN)に組み込むことによる影響について検討する。 実験の結果,静的なマクロF1では9.3%,テキスト機能のないGNNでは33.8%,文脈表現では9.3%向上した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0445957451908694
• License:
• Abstract: Disinformation on social media poses both societal and technical challenges. While previous studies have integrated textual information into propagation networks, they have yet to fully leverage the advancements in Transformer-based language models for high-quality contextual text representations. This work investigates the impact of incorporating textual features into Graph Neural Networks (GNNs) for fake news detection. Our experiments demonstrate that contextual representations improve performance by 9.3% in Macro F1 over static ones and 33.8% over GNNs without textual features. However, noisy data augmentation degrades performance and increases instability. We expect our methodology to open avenues for further research, and all code is made publicly available.
• Abstract（参考訳）: ソーシャルメディア上の偽情報は、社会的および技術的な課題の両方を生じさせる。 これまでの研究では、テキスト情報を伝播ネットワークに組み込んできたが、高品質な文脈テキスト表現のためのトランスフォーマーベース言語モデルの進歩は、まだ十分に活用できていない。 本研究は,偽ニュース検出において,テキスト機能をグラフニューラルネットワーク(GNN)に組み込むことによる影響について検討する。 実験の結果,静的なマクロF1では9.3%,テキスト機能のないGNNでは33.8%,文脈表現では9.3%向上した。 しかし、ノイズの多いデータ拡張はパフォーマンスを低下させ、不安定性を高めます。 我々の方法論はさらなる研究のための道を開くことを期待しており、すべてのコードが公開されています。

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