Apr, 2020

利用多源弱社交监督进行假新闻的早期检测

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TL;DR本研究提出了一种利用社交媒体上的弱标注信号并采用深度神经网络在元学习框架下结合少量干净数据进行训练，以提高虚假新闻的早期检测的方法，实验结果显示该方法可以有效地超越目前的最先进的基准线模型。
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发现论文，激发创造
  • 通过强化学习进行假新闻检测的弱监督方法

    本研究提出了一种基于弱监督的虚假新闻检测框架 WeFEND，该框架利用用户举报作为弱监督来扩大数据集规模。我们采用增强学习方法，从弱标注数据中选择高质量样本来提高检测器的精度。实验结果表明，与现有技术相比，WeFEND 模型在微信公众号新闻数据集上实现了最优性能的虚假新闻检测。

    Dec, 2019

  • 利用薄弱的社交监督检测假新闻

    本文探讨如何利用社交媒体生成弱社交监督来缓解标签数据的匮乏问题，并以社交媒体上的假新闻检测为例，展示了弱社交监督在面对标记数据问题时的有效性，为其他新兴任务学习提供了新思路。

    Oct, 2019

  • 基于弱监督学习利用新闻、发布者和用户的可信度进行假新闻的早期检测

    本文提出了一种新的结构感知多头注意力网络（SMAN），该网络通过联合优化假新闻检测和可信度预测任务，明确地利用出版商和用户的可信度进行早期假新闻检测，实验结果表明 SMAN 可以在 4 小时内以超过 91% 的准确率检测出假新闻，比现有模型快得多。

    Dec, 2020

  • 基于多模态弱信号的无监督领域无关假新闻检测

    本研究提出了一个有效的无监督框架，用于利用社交媒体中四种信息类型的知识，从而检测 COVID-19 相关新闻中的虚假信息。该框架使用一个强大的噪声鲁棒的自监督学习技术和一种新颖的数据集构建技术来提高检测性能，并在现有的标记数据集上取得了显著改进。

    May, 2023

  • 社交媒体上的假新闻检测：数据挖掘视角

    该研究旨在调查社交媒体上的假新闻检测问题并提出相关算法，主要涵盖社交媒体上的假新闻特征、数据挖掘算法、评估指标等方面。

    Aug, 2017

  • 自动检测虚假新闻

    本文聚焦于自动识别在线新闻中的虚假内容，首先介绍了用于虚假新闻检测的新颖数据集，描述了收集、注释和验证过程，并提供诸多在区分真实和虚假新闻语言差异方面的探索性分析。其次，本文开展了一系列学习实验以构建准确的虚假新闻检测器，并比较了手动和自动识别虚假新闻的结果。

    Aug, 2017

  • 评估深度学习方法用于 Covid19 虚假新闻检测

    本文研究通过数据挖掘的角度对社交媒体上的假新闻进行自动检测，并用不同的文本分类算法在 Contraint@AAAI 2021 Covid-19 假新闻检测数据集上进行评估。通过使用卷积神经网络（CNN）、长短时记忆（LSTM）和双向编码器变换器（BERT）来进行分类，并评估了无标签 Covid 推文语料库中的无监督学习的重要性。最终结果在 Covid-19 假新闻检测数据集上表现出 98.41％的最佳准确性。

    Jan, 2021

  • 假新闻早期检测：一项跨学科研究

    提出了一个以理论驱动的模型，探索了假新闻在不同层次（词汇、句法、语义和话语）上的表现，并在监督式机器学习框架下进行了检测。在真实世界的两个数据集上的实验证明，该方法可以优于现有技术，并在内容信息有限的情况下实现假新闻的早期检测。

    Apr, 2019

  • 基于图神经网络的假新闻检测：一项调查

    通过图论和深度学习的方法对基于图的假新闻检测进行系统的综述，将现有方法分类为知识驱动、传播驱动和异构社交环境驱动的方法，并讨论了图论假新闻检测中的挑战和未来研究方向。

    Jul, 2023

  • 交互式学习社交媒体表达提高新闻来源事实准确性检测

    社交媒体的兴起使得虚假新闻的广泛传播成为可能，而虚假新闻被故意发布以传播错误信息和影响人们的信仰。本文介绍了一种新的方法，通过人机交互的方式改善自动化系统对社交媒体的表示质量，在真实事件中实验表明，在少量人机交互之后，系统检测新闻可信度的性能得到了提升。

    Sep, 2023