Apr, 2023

基于传播结构的统一对比迁移框架用于增强低资源谣言检测

PDF
TL;DR本文提出了一种基于统一对比转移框架的谣言检测方法，通过语言对齐和领域自适应对比学习机制，训练多尺度图卷积网络，实现在不同语言资源匮乏的情况下检测谣言，实验证明这种方法比其他方法更具优越性。
rumor detectionlanguage alignmentcontrastive transfermulti-scale graph convolutional networklow-resource regimes
发现论文，激发创造
  • 通过对抗对比学习在资源受限领域中检测微博帖子中的谣言

    本文提出了一种基于对抗对比学习框架的谣言检测方法，该方法通过语言对齐和新的监督对比训练范式，将从充分资源的谣言数据中学到的特征适应于低资源的数据；此外，通过对抗增强机制，进一步提高低资源谣言表示的鲁棒性，实验结果表明本文提出的方法可以更好地检测出早期谣言。

    Apr, 2022

  • 基于传播结构的零样本谣言检测：通过提示学习

    本文提出了一种基于远程学习的零样本学习框架，用于检测不同语言环境下不同领域的谣言信息，这种模型通过上下文表征、结构特征以及虚拟响应增强方法提高了对谣言信息的早期检测能力，并在三个实际数据集上得到了比现有模型更好的表现。

    Dec, 2022

  • 一种新颖的图神经网络方法用于谣言检测

    在社交媒体上，广泛传播的谣言对人们的日常生活产生了负面影响，导致公众潜在的恐慌、恐惧和心理健康问题。本文提出了一种新的检测模型，通过联合学习用户相关性和信息传播的表示来检测社交媒体上的谣言。评估结果表明，该模型在已有的谣言检测模型方面表现优秀，并且对抗性攻击更具鲁棒性。

    Mar, 2024

  • 零样本跨语言迁移学习实现谣言检测

    本研究提出了一种零样本跨语言迁移学习框架，利用预训练的多语言语言模型和自我训练循环来逐步引导目标语言中 ' 银标签 ' 的创建，从而将已训练好的谣言检测模型从源语言适应到另一种目标语言。在英语和汉语谣言数据集上进行评估，证明了该模型在源语言和目标语言的谣言检测方面均明显优于竞争基准。

    Sep, 2021

  • 无监督域间谣言检测中的对抗学习与交叉注意力

    通过对抗学习方法，结合交叉注意力机制和聚类方式产生伪标签，进一步优化了跨领域谣言检测模型，实现了领域间特征对齐，并提出了一种域不变表征方法，取得了业内领先的表现。

    Mar, 2023

  • 探索面向图的多视图融合在社交媒体谣言检测中的应用

    本研究提出了一种基于图卷积网络的多视图融合框架，用于较好地表示和识别谣言信息，并且在两个公共数据集上实验，结果表明该方法优于现有的技术。

    Nov, 2022

  • 使用指导索赔的分层图注意网络在 Twitter 上检测谣言

    本研究提出了一种称为单元引导层次图注意力网络的方法，利用社交上下文以增强响应帖子的表征学习，并在 Twitter 上展示了其优越的谣言检测能力。

    Oct, 2021

  • 基于异构图注意力网络的 Twitter 谣言早期检测

    本研究提出基于异质图的元路径捕获方法，结合全局语义关系和社交媒体消息传播结构信息，用于检测社交媒体中的谣言。在真实的 Twitter 数据集上进行的实验证明了该方法的优越性，同时还具有非常早期检测谣言的能力。

    Jun, 2020

  • 大型语言模型能否在社交媒体上检测谣言？

    利用大型语言模型（LLMs）进行社交媒体谣言检测的研究，提出了一种 LLM - 驱动的谣言检测方法（LeRuD），通过设计提示教给 LLMs 在新闻和评论中进行推理，并将整个传播信息分割为传播链以减轻 LLMs 的负担，通过在 Twitter 和微博数据集上的实验，LeRuD 在谣言检测方面表现出色，超过了几种最先进的模型，并且通过应用 LLMs，LeRuD 无需训练数据，在少量或零样本情景中显示出更有前景的谣言检测能力。

    Feb, 2024

  • 知识引导下的双重一致性模型用于多模态谣言检测

    提出一种基于知识引导的双一致性网络，用于检测具有多媒体内容的谣言，该网络具有两个一致性检测子网络，可同时捕获跨模态和内容 - 知识水平的不一致性，并在不同丢失视觉模态条件下实现鲁棒的多模态表示学习。该框架在三个公共实际多媒体数据集上的广泛实验表明，可以在完整和不完整的多模态条件下优于最先进的基线。

    Jun, 2023