論文の概要: SLURG: Investigating the Feasibility of Generating Synthetic Online Fallacious Discourse

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.12466v1
• Date: Wed, 16 Apr 2025 20:03:47 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-26 02:25:12.138035
• Title: SLURG: Investigating the Feasibility of Generating Synthetic Online Fallacious Discourse
• Title（参考訳）: SLURG: オンライン誤話生成の可能性を探る
• Authors: Cal Blanco, Gavin Dsouza, Hugo Lin, Chelsey Rush,
• Abstract要約: ソーシャルメディア上での操作の自動検出に関連する誤字の定義と外挿について検討する。 特に、これらの論理的誤信が現実世界、すなわちインターネットフォーラムにどのように現れるかを探る。 ウクライナのロシア紛争を専門とする討論会において、誤情報/誤報意図の頻度を発見した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In our paper we explore the definition, and extrapolation of fallacies as they pertain to the automatic detection of manipulation on social media. In particular we explore how these logical fallacies might appear in the real world i.e internet forums. We discovered a prevalence of misinformation / misguided intention in discussion boards specifically centered around the Ukrainian Russian Conflict which serves to narrow the domain of our task. Although automatic fallacy detection has gained attention recently, most datasets use unregulated fallacy taxonomies or are limited to formal linguistic domains like political debates or news reports. Online discourse, however, often features non-standardized and diverse language not captured in these domains. We present Shady Linguistic Utterance Replication-Generation (SLURG) to address these limitations, exploring the feasibility of generating synthetic fallacious forum-style comments using large language models (LLMs), specifically DeepHermes-3-Mistral-24B. Our findings indicate that LLMs can replicate the syntactic patterns of real data} and that high-quality few-shot prompts enhance LLMs' ability to mimic the vocabulary diversity of online forums.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,ソーシャルメディア上での操作の自動検出に関連する誤字の定義と外挿について検討する。 特に、これらの論理的誤信が現実世界、すなわちインターネットフォーラムにどのように現れるかを探る。 我々は、ウクライナのロシア紛争を中心にしたディスカッションボードで、誤った情報/誤った意図の頻度を発見し、タスクのドメインを狭めるのに役立ちました。 自動誤字検出は近年注目されているが、ほとんどのデータセットは非規制の誤字分類を用いており、政治的議論やニュースレポートのような形式的な言語領域に限られている。 しかし、オンラインの談話は、多くの場合、これらのドメインで捉えられていない、標準化されていない多種多様な言語が特徴である。 本稿では,これらの制約に対処し,大規模言語モデル(LLM),特にDeepHermes-3-Mistral-24Bを用いた合成誤読式コメントの生成の可能性を検討する。 以上の結果から,LLMは実データの構文パターンを再現することが可能であり,高品質な無声プロンプトがオンラインフォーラムの語彙多様性を模倣するLLMの能力を高めることが示唆された。

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