Apr, 2024

异构子图变换用于虚假新闻检测

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TL;DR通过构建异构图，揭示了在社交媒体上假新闻的存在及其与主题、实体和内容之间的关系，并提出了一种利用异构子图转换器来检测假新闻的方法。实验证明这种方法在真实世界数据集上的表现优于其他基线模型，而进一步的案例和消融研究证实了其性能改进是由其特殊设计的组件所致。
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发现论文，激发创造
  • 异构 Transformer 模型用于假新闻检测

    本篇论文提出了一种基于 Transformer 的新型 HetTransformer 模型，旨在有效准确地识别社交网络上的假新闻，该模型能够全面捕捉社交网络中实体的本地多模态语义和传播模式的全局结构表示。实验表明，该模型在假新闻检测方面优于现有的基线模型。

    May, 2022

  • 基于层次图注意力的新闻异构信息网络假新闻检测

    该研究提出了一种名为 HGAT (Hierarchical Graph Attention Network) 的框架，该框架利用一种新颖的分层注意机制，在异构信息网络中进行节点表示学习，通过对新闻文章节点进行分类来检测假新闻。实验结果表明，HGAT 可以胜过基于文本和其他基于网络结构的模型，并且该框架还具有与其他节点分类相关应用程序的图形表示学习的扩展性和通用性。

    Feb, 2020

  • 利用异质社交媒体上下文图探究虚假新闻检测

    通过构建多种异质社交上下文图并将问题重新定义为图分类任务，本文提出了一种高效的方法来检测虚假新闻，并在常见基准数据集上获得了鲁棒的结果，研究成果表明将不同类型的信息（以获得何种社交上下文水平最有效）与使用不同的图形神经网络架构相结合非常有效。

    Dec, 2022

  • 异质图变换器

    本文介绍了一种用于建模 Web 规模异构图的异构图转换器架构（HGT），通过设计基于节点类型和边类型的参数来实现异构性，并引入相对时间编码技术和异构迷你批图采样算法来处理动态异构图数据，实验表明，所提出的 HGT 模型在各种下游任务中始终优于所有最先进的 HNN 基线 9％至 21％。

    Mar, 2020

  • 利用关系图转换器识别具有异质性的 Twitter 机器人

    本文提出了一种新的 bot 检测框架，使用由用户构成的异构图的拓扑结构建模，并模拟用户间的多样性关系。具体而言，通过关系图转换将异构网络中的节点表示学习为表示性图，并使用语义关注网络对用户和关系之间的信息进行聚合，得出表现良好的检测结果。

    Sep, 2021

  • 基于图神经网络的社交背景建模用于假新闻检测

    研究分析了基于混合图神经网络和 transformer 模型的社交语境对于发现假新闻的作用，并且在 PolitiFact 和 Gossipcop 数据集上获得了 0.91 和 0.93 的 f1 得分，表现优于基线模型。

    Jul, 2022

  • 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

  • 文本和表格的异构图推理进行事实核查

    我们提出了一种用于事实检查的新型基于异构图的模型，名为 HeterFC，它通过一个关系图神经网络进行信息传播，在声明和证据之间促进交互，并结合语言模型生成预测。我们引入了一个多任务损失函数来考虑证据检索的潜在不准确性。综合实验证明了 HeterFC 的有效性。

    Feb, 2024

  • HETFORMER：用于长文本抽取式摘要的稀疏注意力异构 Transformer

    本文提出了一种基于 Transformer 的预训练模型，通过多粒度稀疏注意力机制，从长文本中捕捉语义图结构并进行提取式摘要，实验证明 HETFORMER 在 Rouge F1 上具有最先进的性能，同时使用更少的内存和参数。

    Oct, 2021

  • HiGPT: 异构图语言模型

    HiGPT 是一个通用的大规模图模型，通过异构图指导调优范式，能够从任意异构图中学习，无需对下游数据集进行任何微调过程，实现模型的适应性和泛化性能。

    Feb, 2024