論文の概要: Detection of Human and Machine-Authored Fake News in Urdu

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.19517v1
• Date: Fri, 25 Oct 2024 12:42:07 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-28 13:37:43.849786
• Title: Detection of Human and Machine-Authored Fake News in Urdu
• Title（参考訳）: ウルドゥー語における人・機械認証偽ニュースの検出
• Authors: Muhammad Zain Ali, Yuxia Wang, Bernhard Pfahringer, Tony Smith,
• Abstract要約: ソーシャルメディアは偽ニュースの拡散を増幅した。 従来の偽ニュース検出手法は、言語的手がかりに依存しているため、効果が低くなる。 精度とロバスト性を改善するため,階層的検出手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.013675429941823
• License:
• Abstract: The rise of social media has amplified the spread of fake news, now further complicated by large language models (LLMs) like ChatGPT, which ease the generation of highly convincing, error-free misinformation, making it increasingly challenging for the public to discern truth from falsehood. Traditional fake news detection methods relying on linguistic cues also becomes less effective. Moreover, current detectors primarily focus on binary classification and English texts, often overlooking the distinction between machine-generated true vs. fake news and the detection in low-resource languages. To this end, we updated detection schema to include machine-generated news with focus on the Urdu language. We further propose a hierarchical detection strategy to improve the accuracy and robustness. Experiments show its effectiveness across four datasets in various settings.
• Abstract（参考訳）: ソーシャルメディアの台頭は偽ニュースの拡散を増幅し、ChatGPTのような大規模言語モデル(LLM)によってさらに複雑化している。 従来の偽ニュース検出手法は、言語的手がかりに頼っても効果が低下する。 さらに、現在の検出器は主にバイナリ分類と英語のテキストに焦点を当てており、しばしば機械生成の真と偽ニュースの区別と低リソース言語における検出を見落としている。 この目的のために、Urdu言語に焦点を当てたマシン生成ニュースを含む検出スキーマを更新した。 さらに,精度とロバスト性を向上させるため,階層的検出戦略を提案する。 実験では、さまざまな設定で4つのデータセットにまたがって有効性を示す。

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