論文の概要: Graph with Sequence: Broad-Range Semantic Modeling for Fake News Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.05672v2
• Date: Fri, 07 Feb 2025 02:44:58 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-10 14:53:48.093500
• Title: Graph with Sequence: Broad-Range Semantic Modeling for Fake News Detection
• Title（参考訳）: シーケンス付きグラフ:フェイクニュース検出のための広帯域セマンティックモデリング
• Authors: Junwei Yin, Min Gao, Kai Shu, Wentao Li, Yinqiu Huang, Zongwei Wang,
• Abstract要約: BREAKは偽ニュース検出のための広範囲セマンティクスモデルである。 完全に接続されたグラフを利用して、包括的なセマンティクスをキャプチャする。 構造ノイズと特徴ノイズの両方を最小限に抑えるために、デュアルデノゲーションモジュールを使用している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.993270952535465
• License:
• Abstract: The rapid proliferation of fake news on social media threatens social stability, creating an urgent demand for more effective detection methods. While many promising approaches have emerged, most rely on content analysis with limited semantic depth, leading to suboptimal comprehension of news content.To address this limitation, capturing broader-range semantics is essential yet challenging, as it introduces two primary types of noise: fully connecting sentences in news graphs often adds unnecessary structural noise, while highly similar but authenticity-irrelevant sentences introduce feature noise, complicating the detection process. To tackle these issues, we propose BREAK, a broad-range semantics model for fake news detection that leverages a fully connected graph to capture comprehensive semantics while employing dual denoising modules to minimize both structural and feature noise. The semantic structure denoising module balances the graph's connectivity by iteratively refining it between two bounds: a sequence-based structure as a lower bound and a fully connected graph as the upper bound. This refinement uncovers label-relevant semantic interrelations structures. Meanwhile, the semantic feature denoising module reduces noise from similar semantics by diversifying representations, aligning distinct outputs from the denoised graph and sequence encoders using KL-divergence to achieve feature diversification in high-dimensional space. The two modules are jointly optimized in a bi-level framework, enhancing the integration of denoised semantics into a comprehensive representation for detection. Extensive experiments across four datasets demonstrate that BREAK significantly outperforms existing fake news detection methods.
• Abstract（参考訳）: ソーシャルメディア上でのフェイクニュースの急速な拡散は、社会的安定性を脅かし、より効果的な検出方法に対する緊急な需要を生み出している。 多くの有望なアプローチが登場したが、ほとんどの場合、内容分析を限定的な意味深度で頼りにしており、ニュースコンテンツの最適下理解につながる。この制限に対処するためには、広範囲のセマンティクスを捉えることが不可欠だが、2つの主要なノイズを導入している。 これらの問題に対処するために, BREAKを提案する。これは, 完全に連結されたグラフを利用して包括的セマンティクスをキャプチャし, 構造的および特徴的ノイズを最小化するために, デュアル・デノナイズ・モジュールを用いる, フェイクニュース検出のための広範囲セマンティクスモデルである。 意味的構造を規定する加群は、グラフを2つの境界(下界としてのシーケンスベース構造と上界としての完全連結グラフ)に反復的に精製することでグラフの接続性のバランスをとる。 この改良によりラベル関連セマンティック相互関係構造が明らかになった。 一方、意味的特徴分極モジュールは、表現の多様化による類似の意味論からのノイズを低減し、高次元空間における特徴分極を実現するために、KL-分極を用いて復号化グラフとシーケンスエンコーダの異なる出力を整列させる。 2つのモジュールは双方向のフレームワークで共同で最適化され、検出のための包括的な表現への認知セマンティクスの統合が強化される。 4つのデータセットにわたる大規模な実験により、BREAKは既存の偽ニュース検出方法よりも大幅に優れていることが示された。

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