ACLMar, 2021

Luganda-English 混合社交媒体文本中的虚假信息检测

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TL;DR该论文通过基于来自 Facebook 和 Twitter 的混合 Luganda-English 消息的编码的基本语言资源和误报检测数据集来填补旨在解决 COVID-19 虚假信息的工作中存在的漏洞。通过使用几种机器学习方法应用于误报检测数据集，研究人员开发了分类模型来检测混合 Luganda-English 消息是否包含虚假信息，并显示 DMNB 方法的准确性和 F 度量为 78.19％和 77.90％，同时支持向量机和 Bagging 集成分类模型也获得了可比较的结果。
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发现论文，激发创造
  • 南非社交媒体环境中的多模态错误信息检测

    本研究旨在调查虚假信息检测模型在不同背景环境下的知识可转移性，为南非社交媒体环境提供一种多模态虚假信息检测模型，并引入南非虚假信息数据集。结果表明，将南非样本用于模型训练可以提高模型性能，并且多模态模型比文本和视觉单模态模型保留更多知识。研究表明，虚假信息检测模型的性能受其运行环境的文化细微差别影响，并且多模态模型有助于在不同背景环境之间的知识转移。因此，在虚假信息检测模型的训练过程中应该纳入本地数据以优化模型性能。

    Dec, 2023

  • 跨语言 COVID-19 虚假新闻检测

    本文介绍了一种利用已经被 fact-check 过的英文新闻数据集，通过建立一个名为 CrossFake 的深度学习框架来识别汉语低資源下的 COVID-19 虚假信息。经实验结果表明，CrossFake 在跨语言环境下的情况下比其他单语和跨语言虚假信息检测器更有效。

    Oct, 2021

  • 一个半监督框架用于虚假信息检测

    使用半监督学习框架来解决极度类别不平衡的问题，并使用实际数据扩充少数类别，该方法在处理社交媒体中极不平衡的发布单元时比 SMOTE、ADASYN、GAN 等其他方法效果显著提高，尤其在相关的 Covid 数据上初步测试表明有效性。

    Apr, 2023

  • LingML: 基于语言的机器学习技术用于增强假新闻检测

    通过在机器学习中引入语言学知识，本研究提出了一种新的方法 LingML 用于检测假新闻，实验证明该方法的效果非常好，尤其当与自然语言处理的大规模机器学习模型结合时，能够超越现有的方法，为有效和高效的假新闻检测开辟了新的途径。

    May, 2024

  • 多语言数据分类的终身学习自然语言处理方法

    本研究提出了一种基于终身学习和多语言知识转移的新型假新闻检测方法，该方法利用传统特征提取器和深度自然语言处理模型结合多层感知器分类器，可以在英语和西班牙语数据集上提高假新闻分类任务的性能。

    May, 2022

  • 大型语言模型是否能理解内容和传播路径以检测虚假信息：一个实证研究

    大型语言模型在虚假信息检测任务中的性能研究显示，多样的启发式方式和多个实例学习策略可以提高大型语言模型在文本和传播结构理解方面的检测性能，突出了大型语言模型检测虚假信息的潜在能力。

    Nov, 2023

  • 中等收入国家的 COVID-19 疫苗虚假信息

    本研究介绍了一个涉及巴西、印度尼西亚和尼日利亚三个中等收入国家的 COVID-19 疫苗错误信息的多语言数据集。我们采用了两种方法来开发 COVID-19 疫苗错误信息检测模型：领域特定的预训练和使用大型语言模型进行文本增强。我们的最佳错误信息检测模型相较于基准模型在宏 F1 分数上的改进范围从 2.7 到 15.9 个百分点。此外，我们将我们的错误信息检测模型应用于 2020 年至 2022 年期间来自这三个国家的 1900 万条未标记推文的大规模研究，展示了我们数据集和模型在多个国家和语言中检测和分析疫苗错误信息的实际应用。我们的分析结果表明，巴西和印度尼西亚的新冠病例数量的百分比变化与 COVID-19 疫苗错误信息率呈错位的正相关，而这三个国家之间的错误信息率之间存在显著的正相关。

    Nov, 2023

  • 大型语言模型对误导性污染的风险

    本文研究了现代大型语言模型的潜在滥用问题，并探讨其对信息密集型应用的影响，特别是对开放式问题回答系统。我们建立了一个威胁模型，模拟了可能的滥用场景，证明了大型语言模型可以作为有效的错误信息产生器，导致开放式问题回答系统的性能显著降低。为了减轻大型语言模型生成的错误信息带来的危害，我们探索了三种防御策略：提示、错误信息检测和多数投票。尽管最初的结果显示这些防御策略具有有利趋势，但仍需要更多的工作来解决错误信息污染的挑战。我们的工作强调了进一步研究和跨学科合作的必要性，以应对大型语言模型生成的错误信息，促进大型语言模型的负责任使用。

    May, 2023

  • 大型语言模型能否检测科学新闻报道中的错误信息？

    使用大型语言模型检测科学报道中的虚假信息，针对缺乏明确标签的情况，提出了多种基于大型语言模型的基准架构和提示方法，包括零样本、少样本和连贯思维提示等。

    Feb, 2024

  • 评估基于 BERT 预训练语言模型在检测谣言方面的表现

    本研究提出了使用基于 BERT 的预训练语言模型将文本数据编码为向量，并利用神经网络模型进行分类以检测谣言，进一步比较不同语言模型的表现与可训练参数。然后在不同的短文本和长文本数据集上进行了测试，结果表明该技术的表现优于现有技术，并测试其组合数据集的表现，结果表明大数据的训练和测试对提高技术的性能具有相当大的作用。

    Mar, 2022