自动化系统用于跟踪网上平台上的新闻叙事，识别其中的流行叙事，并发现并分析最有影响力的网站和新兴叙事，有助于更快地解决不实信息。

Aug, 2023

本研究介绍了 EUvsDisinfo，这是一个可信与虚假信息文章的多语种数据集，与亲克里姆林宫主题相关。该数据集直接来源于 EUvsDisinfo 项目专家撰写的辟谣文章。我们的数据集是迄今为止在文章数量和不同语言方面规模最大的资源。它还提供了最广泛的主题和时间覆盖范围。利用这个数据集，我们调查了亲克里姆林宫虚假信息在不同语言中的传播情况，揭示了针对特定虚假信息主题的语言特定模式。我们进一步分析了八年期间话题分布的演变，并注意到在 2022 年乌克兰全面入侵之前，虚假信息内容急剧增加。最后，我们展示了该数据集在多语言环境中训练模型以有效区分虚假信息和可信内容的适用性。

Jun, 2024

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

这项研究介绍了一个关于美国政治演讲中的假新闻的数据集，主要研究种族歧视和偏见。通过爬取和注释 40,000 篇新闻文章，使用先进的自然语言处理工具和人工验证，我们提供了对政治言论中的虚假信息的细致理解。该数据集旨在用于机器学习和偏见分析，为研究人员、政策制定者和教育工作者提供了重要资源。它有助于制定应对虚假信息的策略，提升媒体素养，对假新闻和政治沟通的研究作出了重要贡献。我们的数据集侧重于对 2024 年选举背景下的假新闻进行分析，并向公众提供了访问权限。

Dec, 2023

本研究使用新闻文章和 Telegram 新闻频道在乌克兰、俄罗斯、罗马尼亚和英语中分析了战争第一个月期间媒体对公众舆论的影响和反映，并提出并比较了两种基于 Transformer 和语言特征的多语言自动化亲俄罗斯宣传识别方法，分析了它们的优缺点，适用于新的流派和语言，并对其用于内容管理的道德问题进行了分析，旨在为针对当前冲突量身定制的管理工具的进一步发展奠定基础。

Jan, 2023

本文提出了一个可用于建立自动检测低资源语言（如孟加拉语）虚假新闻系统的标注数据集，同时提供了数据集分析和基准系统，采用传统语言特征和神经网络技术，为防止虚假信息传播建立技术贡献。

Apr, 2020

本篇论文研究了如何在社交媒体中找出虚假新闻。作者提出了基于语言学、可信度、语义等各种特征来自动识别虚假新闻的方法，并使用三个不同的测试集测试了该方法，在高精度的情况下可以准确地区分真实新闻和虚假新闻。

Nov, 2019

在这篇论文中，我们讨论了我们参与阿拉伯语环境下 ArAIEval 共享任务的情况，我们在子任务 1A 和 2A 中分别获得了第 9 和第 10 的名次。我们的实验包括对转换器模型进行微调，并使用 GPT-4 进行零样本和少样本学习。

Nov, 2023

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

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