偽ニュース検出モデルのための敵対的ベンチマーク【JST・京大機械翻訳】

Flores Lorenzo Jaime Yu; Hao Yiding

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202203644551868 整理番号：22P0023149

偽ニュース検出モデルのための敵対的ベンチマーク【JST・京大機械翻訳】

An Adversarial Benchmark for Fake News Detection Models

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発行年： 2022年01月03日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年01月03日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

オンライン誤情報の増殖によって,偽ニュース検出は人工知能コミュニティにおいて重要性を獲得した。本論文では,実世界の事実を理由とする新しいニュース検出器の能力を試験する敵対的ベンチマークを提案した。著者らは,「理解」の3つの側面:組成意味論,語彙関係,および改質剤に対する感度を目標とする敵対攻撃を定式化する。LIAR arXiv:アーチ/1705648とKaggle Fake-Newsデータセットで微調整したBERT分類器を用いてベンチマークを試験し,両モデルが構成と語彙の意味の変化に応答できないことを示した。これらの結果は,他の事実チェック法と組み合わせて使用されるようなモデルの必要性を強化する。【JST・京大機械翻訳】

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, , , 【Automatic Indexing@JST】

自然語処理 , パターン認識

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