論文の概要: Synthetic News Generation for Fake News Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.24206v2
• Date: Wed, 09 Apr 2025 09:45:55 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-10 13:04:14.727765
• Title: Synthetic News Generation for Fake News Classification
• Title（参考訳）: フェイクニュース分類のための合成ニュース生成
• Authors: Abdul Sittar, Luka Golob, Mateja Smiljanic,
• Abstract要約: 本研究では,事実に基づく操作による合成偽ニュースの生成と評価について検討する。 実記事から重要な事実を抽出し、修正し、コンテンツを再生して偽ニュースをシミュレートする新しい手法を提案する。 生成したコンテンツの質を評価するために,評価指標の一貫性,相似性,正しさのセットを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5461938536945723
• License:
• Abstract: This study explores the generation and evaluation of synthetic fake news through fact based manipulations using large language models (LLMs). We introduce a novel methodology that extracts key facts from real articles, modifies them, and regenerates content to simulate fake news while maintaining coherence. To assess the quality of the generated content, we propose a set of evaluation metrics coherence, dissimilarity, and correctness. The research also investigates the application of synthetic data in fake news classification, comparing traditional machine learning models with transformer based models such as BERT. Our experiments demonstrate that transformer models, especially BERT, effectively leverage synthetic data for fake news detection, showing improvements with smaller proportions of synthetic data. Additionally, we find that fact verification features, which focus on identifying factual inconsistencies, provide the most promising results in distinguishing synthetic fake news. The study highlights the potential of synthetic data to enhance fake news detection systems, offering valuable insights for future research and suggesting that targeted improvements in synthetic data generation can further strengthen detection models.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,大規模言語モデル(LLM)を用いた事実に基づく操作による合成偽ニュースの生成と評価について検討する。 実記事から重要な事実を抽出し、修正し、コンテンツを再生し、コヒーレンスを維持しながらフェイクニュースをシミュレートする新しい手法を提案する。 生成したコンテンツの質を評価するために,評価指標の一貫性,相似性,正しさのセットを提案する。 また、従来の機械学習モデルとBERTのようなトランスフォーマーモデルを比較し、偽ニュース分類における合成データの適用について検討した。 実験により, 変換器モデル, 特にBERTは, 偽ニュース検出のための合成データを効果的に活用し, より少ない割合の合成データで改善することを示した。 さらに、事実の矛盾を識別することに焦点を当てた事実検証機能が、合成偽ニュースを識別する上で最も有望な結果をもたらすことがわかった。 この研究は、偽ニュース検出システムを強化するための合成データの可能性を強調し、将来の研究に有用な洞察を提供し、合成データ生成のターゲットとなる改善が検出モデルをさらに強化する可能性を示唆している。

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