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J-GLOBAL ID：202002238914901992   整理番号：20A1708367

ニュース記事のための生成コメントによる偽ニュース検出【JST・京大機械翻訳】

Fake News Detection with Generated Comments for News Articles

著者 (5件)： Yanagi Yuta (University of Electro-Communications,Department of Informatics,Tokyo,Japan) ,  Orihara Ryohei (University of Electro-Communications,Department of Informatics,Tokyo,Japan) ,  Sei Yuichi (University of Electro-Communications,Department of Informatics,Tokyo,Japan) ,  Tahara Yasuyuki (University of Electro-Communications,Department of Informatics,Tokyo,Japan) ,  Ohsuga Akihiko (University of Electro-Communications,Department of Informatics,Tokyo,Japan)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： INES  ページ： 85-90  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 最近,新しいニュースはソーシャルネットワークを介して共有され,間違った反芻者をより拡散性にする。この問題は,誤った反芻者が時々人々によって社会的被害を生じるので,重大である。ファクトチェックは,ニュース記事の信頼性を測定する解決策である。しかし,このプロセスは通常長い時間を要し,その拡散の前にそれを作ることは困難である。偽ニュースの自動検出は,一般的な研究トピックである。論文だけでなく,社会的文脈(即ち,retら,回答,コメント)も,スポット偽造物を正確にサポートすることを確認した。しかしながら,社会的文脈は,論文が出て来るとき,自然に利用できないが,これは,社会的文脈の手段によって,早期のファクニュース検出を行う。著者らは,少数の社会的文脈が利用できる拡散の初期段階における偽ニュースの検出を目的として,偽の社会的文脈を生成する能力を持つ新しいニュース検出器を提案する。偽の文脈生成は,新しいニュースジェネレータモデルに基づいている。このモデルを訓練して,ニュース記事とそれらの社会的文脈から成るデータセットを用いてコメントを生成した。さらに,分類モデルを訓練した。これは,ニュース記事,実ポストコメント,およびコメントを生成した。検出器の有効性を測定するために,実際のコメントを有する論文に対する生成されたコメントの性能を調べ,分類モデルによってそれを生成した。結果として,生成されたコメントを考慮することは,実際のコメントのみを考慮するよりも,より多くの偽物を検出するのに役立つと結論した。これは,提案した検出器がソーシャルネットワークに新しいニュースをスポットするのに有効であることを示唆する。Copyright 2020 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 信頼性 ,  ジェネレータ ,  検出器 ,  反芻 ,  *ニュース ,  有効性
準シソーラス用語： 社会的ネットワーク ,  *ニュース記事 ,  *フェイクニュース , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (3件)： ニュース記事 ,  コメント ,  偽ニュース