一种基于可解释人工智能模型的跨域假新闻检测新策略
计算与语言
2023-02-07 v1 人工智能
摘要
在本研究中，我们提出了一种基于预训练模型的四级跨域假新闻检测策略。跨域文本分类是指模型利用源域知识来适应目标域的任务。可解释性对于理解这些复杂模型的行为至关重要。我们使用微调的BERT模型，通过使用来自不同领域的数据集进行多项实验来执行跨域分类。我们利用Anchor、ELI5、LIME和SHAP等解释性模型，为跨域的不同级别设计了一种新颖的可解释方法。实验分析给出了在不同跨域级别上理想的可解释人工智能（XAI）模型对。
引用
@article{arxiv.2302.02122,
title = {A New cross-domain strategy based XAI models for fake news detection},
author = {Deepak Kanneganti},
journal= {arXiv preprint arXiv:2302.02122},
year = {2023}
}