Nov, 2023

情感检测在虚假信息中的应用：一项综述

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TL;DR社交媒体兴起以来，越来越多的网民在线上分享和阅读帖子和新闻。然而，泛滥于互联网的大量错误信息（例如虚假新闻和谣言）会对人们的生活产生负面影响，这引发了对谣言和虚假新闻检测的热门研究课题。网民在社交媒体帖子和新闻中表达的情绪和情感是帮助区分虚假新闻和真实新闻，以及理解谣言传播的重要因素。本文全面回顾基于情绪的误信息检测方法。我们首先解释情绪与误信息之间的紧密联系。接着，我们详细分析了多种基于情绪、情感和立场特征的误信息检测方法，描述它们的优势和劣势。最后，我们讨论了基于大型语言模型的基于情绪的误信息检测面临的一些挑战，并提出了未来的研究方向，包括数据收集（多平台、多语言）、标注、基准测试、多模态以及可解释性。
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发现论文，激发创造
  • 一种基于情感感知的多任务迁移学习方法，用于虚假新闻和谣言检测

    本文提出了一种基于情感分类的多任务框架，利用迁移学习技术标记四个假新闻检测和谣言检测数据集，并证明了情感与假新闻和谣言检测的合法性的相关性，进而提供了一种改进的特征提取方法。实验结果证明，该多任务模型在准确性、精确度、召回率和 F1 分数方面一致优于单任务方法，无论是在同领域还是异领域的数据集中。

    Nov, 2022

  • 挖掘双重情感用于虚假新闻检测

    本研究为提高假新闻检测效果，通过验证双重情感在真实新闻和假新闻中的差异，并提出双重情感特征用于表征社会情感和发布情感，并与现有的假新闻检测器兼容，可有效提高假新闻检测性能。

    Mar, 2019

  • 社交媒体和新闻文章中虚假信息的情感分析

    通过情感分析比较真假新闻的语言使用，并考虑了社交媒体和在线新闻来源的虚假信息类型（宣传、谣言、点击草率和讽刺）; 我们的实验表明，虚假信息在每种类型中都具有不同的情感模式，情感在欺骗读者方面发挥了关键作用； 基于此，我们提出了一个采用情感注入的 LSTM 神经网络模型来检测假新闻。

    Aug, 2019

  • 情感认知提高健康虚假新闻辨别

    本研究考虑了新闻文章情感信息对健康领域虚假新闻识别的作用，利用情感强度词库开发情感化文本表示技术，在多种监督和无监督情况下评估了该表示技术的实用性，结果表明情感信息的使用可以显著提高健康领域识别虚假信息的准确率。

    Jun, 2019

  • 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

  • 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

  • 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

  • 虚假新闻调查：基本理论、检测方法和机遇

    该论文调查和评估了检测假新闻的四个方法，即错误知识，写作风格，传播模式和来源可信度，并鼓励多个学科间的合作以实现高效且可解释的假新闻检测。

    Dec, 2018

  • 社交媒体上的谣言检测：数据集，方法和机遇

    本文概述了关于谣言检测领域的最近研究，提供了一个全面的谣言检测数据集列表，并根据他们所利用的信息类型和采取的方法来评估重要的研究，并且也提出了未来研究的几个新方向。

    Nov, 2019

  • 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