CovidMis20：基于深度学习模型的 Twitter 推文 COVID-19 misinformation 检测系统
机器学习
2022-09-14 v1 计算与语言
人机交互
社会与信息网络
摘要
在线新闻与信息源是了解时事的便捷途径。例如，全球超过 3 亿人在 Twitter 上参与帖子互动，这提供了传播误导信息的可能。已有众多因假新闻而实施暴力犯罪的案例。本研究提出 CovidMis20 数据集（COVID-19 misinformation 2020 数据集），包含 2020 年 2 月至 7 月收集的 1,375,592 条推文。CovidMis20 可自动更新以获取最新新闻，并公开于：https://github.com/everythingguy/CovidMis20。本研究使用 Bi-LSTM 深度学习与集成 CNN+Bi-GRU 进行假新闻检测。结果显示，测试准确率分别为 92.23% 与 90.56%，集成 CNN+Bi-GRU 模型始终提供高于 Bi-LSTM 模型的准确率。
引用
@article{arxiv.2209.05667,
title = {CovidMis20: COVID-19 Misinformation Detection System on Twitter Tweets using Deep Learning Models},
author = {Aos Mulahuwaish and Manish Osti and Kevin Gyorick and Majdi Maabreh and Ajay Gupta and Basheer Qolomany},
journal= {arXiv preprint arXiv:2209.05667},
year = {2022}
}