Dec, 2019

Proppy：一种揭示在线新闻中宣传的系统

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TL;DR本文介绍了 proppy，一种面向在线新闻的公开实时宣传检测系统，旨在提高人们的意识，从而可能限制宣传的影响，并帮助打击虚假信息。该系统不断监控多个新闻来源并根据包含宣传内容的可能性将新闻文章组织成事件。通过使用各种风格特征对已知的宣传来源进行培训，该系统在标准数据集上的评估结果显示它实现了先进的宣传检测效果。
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发现论文，激发创造
  • 新闻文章中的可解释宣传检测

    为了应对每天都暴露在误导性和宣传性新闻文章和媒体帖子中的在线用户，我们提出了一种检测和展示这些技术的方法，以提供可解释性。特别地，我们定义了定性描述性特征，并分析了它们检测欺骗技术的适用性，同时表明我们的可解释性特征可以与预训练语言模型轻松结合，产生最先进的结果。

    Aug, 2021

  • QCRI-MIT 团队在 SemEval-2019 任务 4 中：宣传分析与超极端新闻检测相遇

    本文报道了我们在 SemEval-2019 任务 4 中提出的超级党派新闻检测系统，该系统主要使用一些原本用于检测宣传的工程特征。我们训练了一个基于逻辑回归模型的分类器，并使用从简单单词袋到词汇丰富度和文本可读性等特征来训练它。我们的系统在手动注释的测试数据上实现了 72.9% 的准确率，而在带有远程监督标注的测试数据上则实现了 60.8% 的准确率。另外的实验表明，使用更好的特征预处理可以大幅提高性能。

    Apr, 2019

  • 一键查看新闻：基于 NLP 的亲克里姆林宫宣传检测

    针对克里姆林宫的宣传活动，发展了首个支持 7 种语言的 NLP 增强的亲克里姆林宫宣传检测应用程序，该应用能够为普通用户提供新闻反馈、解释操纵性语言特征和关键词，并通过用户研究、模型行为分析以及问卷答案，调查了该解决方案的优势和劣势。

    Jan, 2024

  • 揭露宣传：通过比较人类标注和机器分类的文体线索进行分析

    该研究调查了宣传语言及其风格特征，提出了 PPN 数据集，包括多源、多语言、多模态的新闻文章，从被专家机构确定为宣传来源的网站中提取。通过人工注释实验，结果表明人工注释者能够可靠地区分两种类型的新闻。本文提出了不同的自然语言处理技术，用于识别注释者使用的线索，并将它们与机器分类进行比较，包括衡量言语模糊性和主观性的分析工具 VAGO、作为基准的 TF-IDF 以及四种不同的分类器：两种基于 RoBERTa 的模型、使用语法的 CATS 和结合句法和语义特征的 XGBoost。

    Feb, 2024

  • 计算传播检测综述

    该研究综述了当前计算机辅助的宣传检测技术的现状和挑战，并呼吁自然语言处理和网络分析领域加强合作，以应对利用互联网和社交网络进行有针对性宣传的问题。

    Jul, 2020

  • 伪造假新闻用于真假新闻检测：具有宣传性训练数据生成

    提出一种利用自我批评序列训练和宣传技巧生成更接近人类写作的文章，并创建了一份新的虚假新闻检测训练数据集 PropaNews，结果表明，使用 PropaNews 训练的检测器比使用现有方法生成的数据训练的检测器在检测人类撰写的虚假信息方面的准确性提高了 7.3％至 12.0％。

    Mar, 2022

  • 快速思考、慢速思考、批判性思考：设计一种自动化宣传检测工具

    本研究介绍了 ClarifAI 的设计，这是一种新型的自动化宣传检测工具，旨在通过激活读者的分析思维模式，根据康奈曼的双系统认知理论，鼓励更加批判性的新闻阅读。利用大型语言模型，ClarifAI 能够检测新闻文章中的宣传，并提供丰富的背景解释，增强用户的理解和批判思维能力。研究的贡献有三个方面：首先，我们提出了 ClarifAI 的设计；其次，在一项在线实验中，我们证明了该设计有效地鼓励新闻读者进行更加批判性的阅读；第三，我们强调解释在培养批判思维方面的价值。因此，本研究既提供了一个实用工具，又提供了有用的设计知识，以应对数字新闻中的宣传问题。

    Feb, 2024

  • 检测混合语言社交媒体文本中的宣传技术

    该研究提出检测交替语言的宣传技术是一项具有挑战性的任务，重点关注于低资源语言，提出了一种新的 Fine-Tuning 策略，并在一些实验中进行了对比。

    May, 2023

  • Prta: 一种用于支持新闻宣传技术分析的系统

    本研究关注于揭示传播宣传信息所使用的特殊修辞和心理技巧，以促进媒体素养和批判性思维，并最终有助于限制 “假新闻” 和虚假宣传活动的影响。Pra (Propaganda Persuasion Techniques Analyzer) 可探索定期抓取的文章，通过突出显示宣传技术出现的跨度进行比较，并报告相关统计数据。

    May, 2020

  • 2022 年 WANLP 共享任务：阿拉伯语宣传检测概述

    该研究论文描述了关于如何检测阿拉伯推特上的宣传技术的共享任务，该任务吸引了 63 个团队注册，11 个团队提交了系统描述论文。

    Nov, 2022