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J-GLOBAL ID：202202290214298641   整理番号：22A2387558

深層感情分析に基づくデマ検知手法の開発

Rumor Detection based on Deep Sentiment Analysis

著者 (2件)： QU Lijing (九州産大 大学院情報科学研究科) ,  CHENG Kai (九州産大 理工)
資料名： 情報科学技術フォーラム講演論文集  (FIT)
巻： 21st  号： 第2分冊  ページ： 223-224  発行年： 2022年08月30日 
JST資料番号： L4664A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 短報  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： ・SNS上で一般ユーザが投稿したデマの検知手法として,既存手法について検証し,各長所・短所を指摘し,深層学習に基づく感情分析を用いたデマの特徴量を抽出し,分類モデルで検知する手法を提案。
・感情分析ではテキスト解析とスタンス分類が重要であるが,スタンス分類の有効性はまだ検証されていないことを指摘。
・予備実験では,マルチタスク学習を用いてスタンス分類とデマ真実性分類の実験を行い,スタンス分類のデマ検知への有効性を検証。

シソーラス用語： Webサービス ,  情報 ,  検出法 ,  機械学習 ,  感情 ,  *文書処理 ,  *特徴抽出
準シソーラス用語： *SNS ,  投稿 ,  *虚偽情報 ,  *テキスト検出 ,  *深層学習 ,  *感情分析 ,  テキスト解析 ,  マルチタスク学習 ,  予備実験 ,  有効性確認

分類 (3件)： その他の情報処理  (JE15050M) ,  自然語処理  (JE06000L) ,  人工知能  (JE08000Z)

引用文献 (4件)：

• Soroush Vosoughi. “Automatic Detection and Verification of Rumors on Twitter”. Ph.D. Dissertation (2015)
• Azri, Abderrazek, et al,“Calling to CNN-LSTM for Rumor Detection: A Deep Multi-channel Model for Message Veracity Classification in Microblogs”, Joint European Conference on Machine Learning and Knowledge Discovery in Databases. Springer, Cham, (2021)
• Kochkina, E., Liakata, M., & Zubiaga, A., “All-in-one: Multi-task learning for rumour verification”,arXiv preprint arXiv:1806.03713(2018).
• Chen, Yongheng, Chunyan Yin, and Wanli Zuo., “Multi-task learning for stance and early rumor detection”, Optical Memory and Neural Networks 30.2: 131-139(2021).

タイトルに関連する用語 (4件)： 深層 ,  感情分析 ,  手法 ,  開発