Item type |
SIG Technical Reports(1) |
公開日 |
2020-09-07 |
タイトル |
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タイトル |
記事へのコメント生成によるフェイクニュースの早期検出 |
言語 |
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言語 |
jpn |
資源タイプ |
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資源タイプ識別子 |
http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh |
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資源タイプ |
technical report |
著者所属 |
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電気通信大学大学院情報理工学研究科 |
著者所属 |
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電気通信大学大学院情報理工学研究科 |
著者所属 |
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電気通信大学大学院情報理工学研究科 |
著者所属 |
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電気通信大学大学院情報理工学研究科 |
著者所属 |
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電気通信大学大学院情報理工学研究科 |
著者所属(英) |
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Graduate School of Informatics and Engineering, The University of Electro-Communications |
著者所属(英) |
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Graduate School of Informatics and Engineering, The University of Electro-Communications |
著者所属(英) |
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Graduate School of Informatics and Engineering, The University of Electro-Communications |
著者所属(英) |
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Graduate School of Informatics and Engineering, The University of Electro-Communications |
著者所属(英) |
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en |
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Graduate School of Informatics and Engineering, The University of Electro-Communications |
著者名 |
柳, 裕太
折原, 良平
清, 雄一
田原, 康之
大須賀, 昭彦
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論文抄録 |
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内容記述タイプ |
Other |
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内容記述 |
SNS 上でフェイクニュースが拡散されて事実と異なる風評が広がりやすくなった.誤った風評に騙された人々が社会的損害を与えるためこの問題は深刻である.フェイクニュース対策としてファクトチェックが行われているが,属人的な作業である上に時間がかかるため,例えフェイクと断定する結果が出てもフェイクニュースと比べ拡散されにくい課題がある.フェイクニュースを自動で検出することが広く研究されており,記事に加えリツイートやリプライといったソーシャルコンテキストの活用が検出性能を改善することが確認されている.しかしながら,ソーシャルコンテキストは SNS ユーザの拡散によって生まれる情報であるため,その取得には時間がかかる.我々はフェイクニュースの早期検出に向けて,ソーシャルコンテキスト情報として記事へのコメントを生成することで検出を補助するフェイクニュース自動検出モデルを提案する.コメント生成モデルと真偽分類モデルは記事とコメントを併せ持つデータセットから学習される.検証時は実在コメント件数を制限した状況から新たにコメントを生成した上で真偽分類を補助させる.実際に生成コメントを付加して分類した場合と,付加せず分類した場合を比較した結果,生成コメントを付加した方がより多くのフェイクニュースを検出した.これは,我々の提案したモデルが早期検出に向くことを示唆している. |
書誌レコードID |
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収録物識別子タイプ |
NCID |
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収録物識別子 |
AA11135936 |
書誌情報 |
研究報告知能システム(ICS)
巻 2020-ICS-200,
号 3,
p. 1-6,
発行日 2020-09-07
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ISSN |
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収録物識別子タイプ |
ISSN |
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収録物識別子 |
2188-885X |
Notice |
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SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc. |
出版者 |
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言語 |
ja |
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出版者 |
情報処理学会 |