利用双通道结构仅凭文本信息检测谣言真实性
计算与语言
2023-12-07 v1
摘要
Kyle (1985) 提出了两种类型的谣言：基于某些私人信息的知情谣言和不基于任何信息的不知情谣言（即虚张声势）。此外，先前的研究发现，当人们拥有可靠的信息来源时，他们倾向于在传播谣言时使用更自信的文本语气。受这些理论发现的启发，我们提出了一种双通道结构来确定社交媒体上谣言的事前真实性。我们的最终目标是将每条谣言分类为真实、虚假或无法验证的类别。我们首先将每个文本分配到确定（知情谣言）或不确定（不知情谣言）类别。然后，我们对知情谣言应用谎言检测算法，对不知情谣言应用线程-回复一致性检测算法。使用SemEval 2019 Task 7的数据集，该任务要求对社交媒体谣言进行事前三分类（真实、虚假或无法验证），我们的模型产生了0.4027的宏观F1分数，优于所有基线模型和第二名获胜者（Gorrell et al., 2019）。此外，我们通过实验验证了双通道结构优于对所有帖子使用谎言检测或一致性检测算法的单通道结构。
引用
@article{arxiv.2312.03195,
title = {Detecting Rumor Veracity with Only Textual Information by Double-Channel Structure},
author = {Alex Kim and Sangwon Yoon},
journal= {arXiv preprint arXiv:2312.03195},
year = {2023}
}