Combating Fake News: Early Detection, Potential Intent and Model Interpretability

打击假新闻:早期检测、潜在意图和模型可解释性

基本信息

  • 批准号:
    22K12271
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 2.66万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    日本
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
  • 财政年份:
    2022
  • 资助国家:
    日本
  • 起止时间:
    2022-04-01 至 2025-03-31
  • 项目状态:
    未结题

项目摘要

本研究ではソーシャルメディアに焦点を当て,フェイクニュースの早期検出,潜在的意図の識別及び深層学習モデルの解釈可能性向上を目的とする.具体的には,(1)情報の解析優先度判別によるフェイクニュースの早期検出,(2)内容及びソーシャルコンテキストの分析による潜在的意図の識別,(3)判別根拠の抽出及び可視化による解釈可能な深層学習モデルの構築に関する技術開発に取り組む.本年度は特に(1)と(2)の課題を中心に研究を推進した.(1)の課題について,ニュースコンテンツとそれに関連するツイートデータを用いた,機械学習による2STEP のフェイクニュースの早期検出手法を提案した.STEP1 では,ニュース記事の発行直後を想定し,ニュースコンテンツのみを用いてフェイクニュースの早期検出を図る.STEP2 では,ニュース記事の拡散段階を想定し,STEP1 で真偽を判別できなかったニュースコンテンツに対し,ソーシャルコンテクストを時系列に沿って付与することにより真偽を判別していく.両方のSTEP において,真偽の予測確率が閾値以上のニュースを追跡対象から取り除くことで,検出の精度と早期性の両立を図る.提案手法を用いることにより,ニュースの拡散初期において,ベースラインと比較して精度とf 値の向上が確認された.(2)の課題について,事前学習言語モデル(BERT 及びRoBERTa,DeBERTa)を用いた文脈理解,テキスト類コンテキスト及び非テキスト類コンテキストを考慮した皮肉文の検出手法を提案した.また,既存研究に多く利用されたハッシュタグで収集したデータセット以外に,皮肉投稿者により収集したデータセットにも手法を適用し,検出パーフォーマンスを比較した.テキスト類及び非テキスト類コンテキストそれぞれの特徴ベクトルを利用し,皮肉検出を行った結果,ベースラインと比較し優位な結果を得た.
这项研究重点关注社交媒体,旨在及早发现假新闻、识别潜在意图并提高深度学习模型的可解释性。具体来说,(1)通过确定信息分析优先级来及早发现假新闻,(2)通过分析内容和社会背景来识别潜在意图,以及(3)通过提取和可视化歧视理由来进行可解释性与构建深层相关的技术开发工作。学习模型。今年,我们特别关注问题(1)和(2)。关于问题(1),我们提出了一种利用新闻内容和相关推文数据进行机器学习的假新闻两步早期检测方法。在第 1 步中,我们假设新闻文章立即发布,并旨在仅使用新闻内容及早检测假新闻。在STEP 2中,假设新闻文章的传播阶段,我们将通过按时间顺序添加社会上下文来确定STEP 1中无法确定真实性的新闻内容的真实性。在这两个步骤中,我们的目标是通过从跟踪目标中删除真/假预测概率超过阈值的新闻来实现准确性和早期检测。通过使用所提出的方法,我们确认与新闻传播早期阶段的基线相比,准确性和 f 值有所提高。对于问题(2),我们提出了一种检测讽刺句子的方法,该方法考虑使用预训练语言模型(BERT、RoBERTa 和 DeBERTa)的上下文理解以及类文本上下文和非类文本上下文。除了现有研究中经常使用的使用主题标签收集的数据集之外,我们还将我们的方法应用于讽刺海报收集的数据集,并比较了检测性能。使用文本和非文本上下文的特征向量检测讽刺的结果是,与基线相比,我们获得了更好的结果。

项目成果

期刊论文数量(0)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Commonsense-aware AttentionとDiscrepancy Resolution Lossを用いたユーモア検出手法の提案
提出使用常识性注意力和差异解决损失的幽默检测方法
  • DOI:
  • 发表时间:
    2023
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    佐々木裕多;張建偉;白石優旗
  • 通讯作者:
    白石優旗
Evidence Mining for Interpretable Charge Prediction via Prompt Learning
通过即时学习进行可解释的费用预测的证据挖掘
  • DOI:
    10.1109/tcss.2022.3178551
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
  • 影响因子:
    5
  • 作者:
    Lin Li; Dan Liu; Lingyun Zhao; Jianwei Zhang;Jinhang Liu
  • 通讯作者:
    Jinhang Liu
Quantitatively Interpreting Residents Happiness Prediction by Considering Factor-Factor Interactions
考虑因素间相互作用定量解释居民幸福感预测
  • DOI:
    10.1109/tcss.2023.3246181
  • 发表时间:
    2023
  • 期刊:
  • 影响因子:
    5
  • 作者:
    Lin Li; Xiaohua Wu; Miao Kong; Jinhang Liu; Jianwei Zhang
  • 通讯作者:
    Jianwei Zhang
ニュースコンテンツとソーシャルコンテクストを用いたフェイクニュースの早期自動検出
使用新闻内容和社会背景早期自动检测假新闻
  • DOI:
  • 发表时间:
    2023
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    谷聡馬;佐々木裕多;張建偉
  • 通讯作者:
    張建偉
事前学習言語モデルを用いた皮肉検出におけるコンテキストの有用性の検証
使用预训练的语言模型验证上下文在讽刺检测中的有用性
  • DOI:
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    賀毅;張建偉
  • 通讯作者:
    張建偉
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張 建偉其他文献

グループローテーション型クラウドソーシングの制御手法の提案
一种群体轮换型众包控制方法的提出
  • DOI:
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    熊井 克仁;白石 優旗;張 建偉;森嶋 厚行
  • 通讯作者:
    森嶋 厚行
ユーザコンテキストを利用したユーザ嗜好及びアイテム利用パターン分析に基づく情報推薦システム
基于用户偏好和使用用户上下文的项目使用模式分析的信息推荐系统
  • DOI:
  • 发表时间:
    2011
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    関 匠吾;張 建偉;中島伸介
  • 通讯作者:
    中島伸介
Web広告推薦のための長期的・短期的興味を考慮したユーザの潜在的興味分析方式
考虑长期和短期兴趣的网络广告推荐用户潜在兴趣分析方法
  • DOI:
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    山口由莉子;Siriaraya Panote;森下民平;稲垣陽一;中本レン;張 建偉;青井順一;中島伸介
  • 通讯作者:
    中島伸介
流行先読みブロガー発見のための流行語分析手法
流行语分析方法发现趋势博主
  • DOI:
  • 发表时间:
    2014
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    朝永聖也;中島伸介;稲垣陽一;中本レン;張 建偉
  • 通讯作者:
    張 建偉
投稿パターンの時系列分析による先読みブロガー発見手法
使用发帖模式时间序列分析的预读博主发现方法
  • DOI:
  • 发表时间:
    2012
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    朝永聖也;中島伸介;Adam JATOWT;張 建偉;稲垣陽一;Reyn NAKAMOTO;田中克己
  • 通讯作者:
    田中克己

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  • 发表时间:
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  • 作者:
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High-accuracy Comprehensive and Early Detection of Cyberbullying Based on Social Media Analysis
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  • 批准号:
    19K12230
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    2019
  • 资助金额:
    $ 2.66万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Scientific Research (C)

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    $ 2.66万
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