AAAIJan, 2021

ECOL: 使用内容、先验知识和来源信息早期检测 COVID 谎言

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TL;DR本文研究了在医疗保健领域中，社交媒体平台容易受到虚假新闻的传播，从而导致恐慌和错误的药物使用等负面后果。因此，重要的是在虚假新闻广泛传播之前自动检测出它们。本文分析了将内容信息、先前知识和来源可靠性纳入用于虚假新闻早期检测的模型的影响，并提出了一种使用 BERT 语言模型和外部来源（即 Simple English Wikipedia 和来源可靠性标记）来建模这些特征的框架。我们在 CONSTRAINT 数据集上进行的实验证明了集成这些特征早期检测医疗保健领域虚假新闻的益处。
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发现论文，激发创造
  • 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

  • 基于 Transformer 的自动 COVID-19 假新闻检测系统

    本文报告了一种基于 Transformer 模型（BERT、ALBERT 和 XLNET）的方法来分析 COVID-19 流行病期间社交媒体上共享信息的可靠性，以便快速检测假新闻，减少假信息的传播，该方法在 ConstraintAI 2021 共享任务 COVID19 Fake News Detection in English 中获得了 0.9855 的 f1 值，排名第 5。

    Jan, 2021

  • COVID-19 的假新闻检测与行为分析

    本文通过深度学习和集成学习方法，成功识别出社交媒体上的假新闻，并且对其话题进行了研究，发现其中一半话题与真实新闻相同，可能会导致人们的混淆。

    May, 2023

  • 社交媒体中的 COVID-19 虚假新闻识别

    通过训练模型可以区分真假 COVID-19 相关的健康信息，并获得 98.64% 的高 F1 分数，该研究排名第二，距离第一名仅有 0.05 个百分点的微小差距。

    Jan, 2021

  • 一种启发式驱动的集成框架用于 COVID-19 假新闻检测

    本文介绍了我们的虚假新闻检测系统，它利用预训练的集成模型自动识别与 COVID-19 相关的推文是否为 “真实” 或 “虚假”，并通过引入基于用户名和链接域的启发式算法显著提高了准确率，达到了最先进的结果。

    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

  • COVID-19 虚假新闻检测和事实核查的两阶段 Transformer 模型

    为了在新冠疫情期间快速检测和减轻假新闻的传播，我们开发了一种基于机器学习自然语言处理模型的两阶段自动化检测流程来检测 COVID-19 假新闻，其中第一模型利用了基于事实检查的算法，通过检索特定 COVID-19 索赔的相关事实，第二模型通过计算索赔和手动策划的 COVID-19 数据集中检索到的真实事实之间的文本蕴含程度来验证索赔的真实程度。

    Nov, 2020

  • COVID-19 时代虚假新闻议程：通过事实核查内容识别趋势

    在 COVID-19 期间，社交媒体上的虚假信息泛滥，本研究针对巴西的事实核查机构使用一种 Markov-based 的计算方法来识别推文的话题，并揭示了这些机构揭穿的话题在政治和健康危机之间复杂交织的关系。

    Dec, 2020

  • 使用知识增强语言模型评估假新闻检测

    本研究探讨了将丰富的人类编写的事实信息知识库集成到语言模型中，以提高假新闻检测的效果和鲁棒性。通过使用维基数据等知识库的几种最先进的知识集成方法，在 LIAR 数据集和 COVID-19 数据集这两个广受欢迎的假新闻数据集上进行了实验研究。实验结果表明，基于知识的模型可以显着提高假新闻检测在 LIAR 数据集上的效果，而在 COVID-19 数据集上的混合结果，则强调了领域特定的、最新的知识库的重要性。

    Apr, 2022

  • 使用 Transformer 和 TF-IDF 检测 COVID-19 阴谋论

    研究者通过设计和应用不同的机器学习模型，在探测虚假新闻方面取得了进展，但现有研究对于快速变化的主题和领域特定词汇的虚假新闻重视不够。本文提出了在特定与 COVID-19 相关主题中进行三项虚假新闻检测任务的方法和结果，并试验了一组基于文本的模型，包括支持向量机、随机森林、BERT 和 RoBERTa。发现预训练转换器可以产生最佳的验证结果，但经过智能设计的随机初始化转换器也可以训练达到接近预训练转换器的准确度。

    May, 2022