misinformation | BriefGPT - AI 论文速递

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使用证据总结解释真实性预测：一种多任务模型方法
通过使用多任务可解释的神经模型进行自动化的事实检验，本研究讨论了社交媒体上快速传播的虚假信息，并探究了深层神经模型在预测时所关注的要素，以寻求与人类推理相媲美的推理水平。
PDF5 months ago
FACT-GPT: 通过与 LLMs 进行索引匹配的事实检查增强
我们提出了 FACT-GPT 这个系统，利用大型语言模型 (LLMs) 自动化事实核查中的索引匹配阶段。FACT-GPT 经训练后，可以识别与先前被揭穿的声明相符、相悖或无关的社交媒体内容。我们的评估结果表明，我们专门训练的 LLMs 在识
PDF5 months ago
生成 AI 之世界：深度伪造和大型语言模型
我们生活在生成式人工智能（GenAI）的时代。Deepfakes 和大型语言模型（LLMs）是 GenAI 的两个例子。然而，由于生成性质，它们的道德使用成为一个重要关注点。此篇文章试图探究它们之间的相互关系。
PDF5 months ago
Stanceosaurus 2.0: 对俄语和西班牙语虚假信息进行态度分类
通过将西班牙语和俄语纳入 Stanceosaurus 2.0 框架，从而提供了 41 个误传事件中的 3,874 个西班牙语和俄语推文，以支持与多文化误传相关的研究，并通过使用零射多语言 BERT 进行跨语言转移来证明了立场分类作为识别多元
PDF5 months ago
应对生成的替代事实的风险：ChatGPT-4 制造的 Omega 变异体案例作为医疗误导的警示故事
在人工智能与医学研究交织的时代，这项研究旨在表明 AI（特别是 ChatGPT-4）可以轻松制造令人信服但完全虚构的科学数据，通过人工基因组分析和接触追踪生成一种名为 Omega 变异体的虚构案例研究，并引发人们对医学领域存在的误导性信息潜
PDF5 months ago
AAAI在线疫苗关注的分层多标签分类
使用大型语言模型（LLMs）在无需昂贵的训练数据集的零射击设置中检测在线话语中的疫苗关注点，分析了不同提示策略的成本和准确性权衡，结果显示 GPT-4 可以在 VaxConcerns 数据集上显著优于众包工作者准确率，获得 78.7% 的整
PDF5 months ago
使用合成多模态虚假信息进行图像文本脱离上下文检测
利用合成数据生成的新方法进行了与虚假信息检测相关的语境外检测研究，通过创建特定于语境外检测的数据集和开发高效的分类器，实验证实了合成数据生成在解决语境外检测中的数据限制方面的有效性，为未来研究和开发健壮的虚假信息检测系统提供了有价值的资源。
PDF5 months ago
多元而分裂：LLM 可能夸大与错误信息的危害相关的性别差异
使用大型语言模型（LLM）在事实检查过程中能够反映不同群体的观点，但增大了性别差异的程度，为解决社会中的误导性信息和在线交流提供了重要启示。
PDF5 months ago
提升基于内容的虚假信息检测的关键符号特征捕捉
通过分析虚假信息的语言属性及相关数据集，本论文展示了在检测虚假内容方面，采用相关符号知识和神经语言模型的适当使用可以取得最先进的性能，在准确性、时间效率和资源利用方面提供了有效且稳健的替代方法。
PDF5 months ago
自动事实核查的主张检测：关于单语、多语和跨语言研究的调查
自动事实核查引起了过去几十年的广泛关注，由于在线平台上虚假信息的扩散增加。本调查主要关注多语言数据和方法，讨论现有努力检测需求核查的言论。我们提出了一项综合调查，介绍了最新的多语言言论检测研究，主要涉及可验证性，优先级和相似性三个问题因素
PDF5 months ago
以敌对的令牌对抗，生成一个虚假信息检测数据集
通过使用大型语言模型（LLMs）生成语言的最新成果，本文提出了一种创建辨别虚假信息的银标准真实数据集的方法，通过在受信任的新闻文章上构建 LLMs 的提示，自动生成该文章的摘要版本，并针对性地生成具体类型的事实错误，如错误数量、错误归属等，
PDF6 months ago
虚假信息检测中的不确定性解决
使用新的方法解决 GPT-4 等大型语言模型在处理模糊或缺乏背景信息的陈述时的不确定性，并通过基于 LIAR-New 数据集的分类标签提出一个可适用于跨领域内容的框架来解析丢失的信息。我们利用这个框架生成有效的用户查询，相比基准方法，我们的
PDF6 months ago
FakeWatch ElectionShield：一个用于可信美国选举检测假新闻的基准框架
通过结合先进的语言模型和详尽的人工验证，我们提出了 FakeWatch ElectionShield，一个创新框架，用于检测假新闻。通过创建新颖的数据集，用于识别与北美选举相关的新闻文章，我们目标是为研究界提供适应性和准确性更强的分类模型，
PDF7 months ago
EMNLP通过情感反应生成对抗错误信息
社交媒体平台上的信息错误传播对公共健康、社会凝聚力以及最终的民主构成了重大威胁。本文介绍了 VerMouth，这是第一个包括大约 1.2 万个声称 - 回应对的大规模数据集，涵盖了社交媒体风格和基本情感等两个在信息错误的可信度和传播中具有重
PDF8 months ago
从卷轴到错误观念：对社交媒体上不可观测的误信息易感性建模
在本文中，我们提出了一个计算模型，通过用户的活动来推测其易受误导程度，并发现政治倾向和心理因素与易受误导性有不同程度的关联。
PDF8 months ago
COVID-19 信息泛滥的英汉比较分析：来自社交媒体文本数据的洞见
通过文本数据在社交媒体平台上提取英文和中文 COVID-19 信息传播现象的对比分析，揭示了 COVID-19 信息传播的常见讨论，并通过主题聚类分析和情感分析深入了解了各语言环境下的主要话题，从而有助于了解 COVID-19 信息传播现象
PDF8 months ago
CLAIMSCAN-2023: 社交媒体中揭示真相的概述 —— 通过索引主张的检测和识别
在线社交媒体平台的快速发展使内容创作和信息交流大幅增加，然而这些平台也成为了散布虚假信息、宣传和假新闻的温床。为了解决这个问题，社交媒体巨头雇佣内容审核员来过滤虚假新闻。然而，庞大的信息量使得有效辨别虚假新闻变得困难，因此自动识别发出此类言
PDF8 months ago
AMIR: 自动辟谣系统 -- 基于 COVID-19 疫苗数据集的推荐系统
利用社交媒体上的已存在信息并结合经过筛选的事实核实数据仓库，本研究旨在探讨如何实现规模化的自动化辟谣，以应对 COVID-19 相关的错误信息。
PDF8 months ago
EMNLP基于事件关系图的阴谋论新闻识别
我们旨在识别新闻文章中的阴谋论，通过整合事件关系图和两种方法：基于事件感知的语言模型以及基于硬标签的异构图注意力网络，提高阴谋论识别的准确性和召回率，并对新的未知媒体源具有良好的泛化能力。
PDF8 months ago
多语种误信息及其演化中的迷失
通过对超过 250,000 次事实核查的分析，本研究调查了跨语言和跨界传播的多语言错误信息的普及程度和动态。结果发现，有 11.7% 的错误信息声明被多次核查，其中 33% 的重复声明跨越语言界限。同时，研究还发现错误信息更容易在同一语言内
PDF8 months ago