一种识别虚假新闻页面的主题无关方法
计算与语言
2019-05-06 v1 信息检索
社会与信息网络
摘要
虚假新闻和错误信息越来越多地被用于操纵公众舆论并影响政治进程。为了更好地理解虚假新闻、其传播方式以及如何应对其影响，首先需要识别它们。近期，已有方法被提出用于基于内容自动将文章分类为虚假新闻。这些方法面临的一个重要挑战来自新闻的动态本质：随着新的政治事件被报道，主题和话语不断变化，因此，使用在给定时间发表的文章内容训练的分类器在未来很可能失效。为了应对这一挑战，我们提出了一种主题无关（TAG）的分类策略，该策略使用语言和网页标记特征来识别虚假新闻页面。我们报告了使用多个数据集的实验结果，结果表明，即使主题随时间演变，我们的方法在识别虚假新闻方面仍获得了较高的准确率。
引用
@article{arxiv.1905.00957,
title = {A Topic-Agnostic Approach for Identifying Fake News Pages},
author = {Sonia Castelo and Thais Almeida and Anas Elghafari and Aécio Santos and Kien Pham and Eduardo Nakamura and Juliana Freire},
journal= {arXiv preprint arXiv:1905.00957},
year = {2019}
}
备注
Accepted for publication in the Companion Proceedings of the 2019 World Wide Web Conference (WWW'19 Companion). Presented in the 2019 International Workshop on Misinformation, Computational Fact-Checking and Credible Web (MisinfoWorkshop2019). 6 pages