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EUvsDisinfo: 检测新闻文章中亲克里姆林宫虚假信息的多语言数据集
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
PDF14 days ago
街坊里的影响力人物：误导信息创造者如何使用智能 AI
鉴于生成式人工智能（GenAI）的进展引发了对检测和区分人工生成内容和人类生成内容的关注，本研究通过 2022 年至 2023 年的纵向民族志研究发现，GenAI 支持拼凑工作，即非专家越来越多地使用 GenAI 来重新混合、重新包装和（重
PDFa month ago
Hoaxpedia: 统一的维基百科恶作剧文章数据集
此研究通过系统分析真实与骗局维基百科文章之间的相似性和差异，并引入 Hoaxpedia，一个包含 311 篇骗局文章和语义相似的真实文章的集合，通过多种设置和语言模型进行二元分类实验，结果显示，基于内容的检测维基百科中的欺骗性内容是一个有前
PDF2 months ago
ChatGPT 能否检测 DeepFakes? 使用多模态大型语言模型进行媒体取证研究
通过定性和定量实验，我们调查了多模式大型语言模型在 DeepFake 检测中的能力，并展示了它们通过仔细的实验设计和及时的工程设计可以揭示 AI 生成的图像，而这一过程并不需要编程。我们讨论了多模式大型语言模型在这些任务中的局限性，并提出可
PDF3 months ago
ClaimVer: 文本的可解释的声明级验证和证据归属通过知识图谱
介绍了一个人本中心的框架 ClaimVer，通过生成丰富的注释来满足用户的信息和验证需求，减少认知负荷，清晰地验证每个声明，提供清晰简明的解释，增强了广泛应用于各种下游任务的适用性。
PDF4 months ago
当涉及言语问题时：重新审视标记敏感内容的方法
许多资源匮乏的语言需要具有高质量的特定任务数据集，例如辱骂语言检测、虚假消息或错误信息识别。本文从乌克兰推文的伪标记敏感数据的方法出发，重新审视了使用该方法的过程，重点关注俄乌战争相关主题。通过实验，突出了数据标注的三个主要阶段，并强调了机
PDF7 months ago
Nexus 在 ArAIEval 共享任务中：为宣传和虚假信息检测微调阿拉伯语言模型
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。
PDF8 months ago
EMNLP用火攻火：LLM 在制作和检测隐蔽虚假信息中的双重作用
我们提出了一种新型的 “以毒攻毒” 策略，利用现代大型语言模型的生成和推理能力来对抗人类撰写和大型语言模型生成的虚假信息。通过使用 GPT-3.5-turbo 合成真实和具有欺骗性的大型语言模型生成内容，并结合上下文语义推理技术判断真实和虚
PDF8 months ago
EMNLP分析政府支持的宣传网站：新数据集与语言学研究
本研究分析了两个以国家支持为背景的尚未被研究的网站，Reliable Recent News (rrn.world) 和 WarOnFakes (waronfakes.com)，它们使用阿拉伯语、中文、英语、法语、德语和西班牙语发布内容。我
PDF8 months ago
应用人工智能技术进行打击虚假信息的实验：IDMO 项目
意大利数字媒体观察项目旨在解决虚假信息和假新闻问题，通过创建新的数据集、自动分类模型以及利用 GPT-4 等方法来提高文字蕴涵识别的准确性，同时还通过国家事件中的游戏提高公众对假新闻的认识。
PDF8 months ago
ACLConDA: 基於對比學習的 AI 生成文本檢測的域適應
利用对比性领域自适应框架 ConDA，本研究解决了在检测人工智能生成的新闻文本中未标注文本数据的问题，并取得了平均性能提升 31.7％，与完全监督的检测器相差不到 0.8％的结果。
PDF10 months ago
照片中的人如何被评价？对评估信任和吸引力水平时大脑活动的分析
通过记录人们在面对不同人物时的脑电波活动并利用逻辑回归分类器建模，揭示了在判断信任和吸引力方面最活跃的大脑区域，以期为社会中乃至医学领域的偏见问题提供解决思路。
PDFa year ago
GenImage：用于检测人工智能生成图像的百万级基准测试
该论文介绍了 GenImage 数据集，该数据集拥有超过 100 万对人工智能生成的假图像和真实图像，且具有丰富的图像内容和最先进的生成器，通过该数据集，研究人员可以有效加快相对于现有方法的优越人工智能生成图像检测器的开发和评估。
PDFa year ago
合成现实时代：挑战与机遇
本文深入探讨了由人工智能方法构建新叙事或现实的数字创作或增强现实物，并强调了开发能够识别有害的合成创作并将它们与现实区分开来的取证技术的重要性。
PDFa year ago
使用多项式朴素贝叶斯算法和词项频率 - 逆文档频率（TF-IDF 向量化）检查菲律宾新闻推文的可信度
利用基于地面真值注释和 TF-IDF 作为特征提取的新闻文章作为训练数据集的研究表明，使用 Multinomial Naive Bayes 的模型在训练中的准确率为 99.46％，在预测未见数据时为 88.98％；但其在将假新闻标记为真实新
PDFa year ago
FACTIFY3M: 基于 5W 问答的多模态事实验证基准
为解决社交媒体上大规模的多模态虚假信息检测问题，我们介绍了一个名为 FACTIFY 3M 的数据集，包含了 3 百万个样本，其中包括文本声明、图像、像素级图像热力图和 5W 问答对等元素，并且提供了可解释性的概念。
PDFa year ago
发布前删除推文的检测与推理
本篇研究旨在识别被删除的推文，确定其对应的细分类别以及开发模型以预测推文被删除的可能性及其背后的原因，帮助在推文发出之前进行社交媒体帖子审查。
PDFa year ago
审视欧洲媒体对 Covid-19 不打疫苗运动的报道：一种 NLP 框架
通过机器学习和自然语言处理技术，研究认为欧洲传统媒体积极反对社交媒体上流传的各种谣言，批评反疫苗运动，无视报纸的政治倾向性，这证实了高质量的新闻媒体在信息生态中的重要地位。
PDFa year ago
AAAIMemotion 3：码混合印度 - 英文 Memes 的情感和情绪分析数据集
本文介绍了 Memotion 3 数据集，其中包括了 10,000 个带有注释的印地语 - 英语混合表情包，以期更深入地研究这一新时代社交媒体幽默传递机制可能存在的信息误导和仇恨传递问题，并提供任务基准数据和代码。
PDFa year ago
部分动员：跟踪俄罗斯媒体和电报在多语种信息流中的活动
本文通过对 16 家俄罗斯媒体如何在 732 个 Telegram 渠道上进行互动和推广进行研究，使用 MPNet 模型嵌入文章和 Telegram 消息，并利用 DP-Means 聚类算法进行段落级别的主题 / 叙述提取和 Hawkes
PDFa year ago