面向错误信息的情感检测：综述

随着社交媒体的出现，越来越多的网民在线分享和阅读帖子和新闻。然而，充斥互联网的海量错误信息（例如假新闻和谣言）会对人们的生活产生不利影响，并促使谣言与假新闻检测成为一个热门研究课题。网民在社交媒体帖子和新闻中表达的情感与情绪，是帮助区分假新闻与真实新闻以及理解谣言传播的重要因素。本文全面综述了基于错误信息的情感检测方法。我们首先阐释情感与错误信息之间的紧密关联，随后详细分析了一系列采用多种情感、情绪和立场特征的错误信息检测方法，并阐述其优缺点。最后，我们讨论了基于大语言模型（LLM）的情感错误信息检测中若干持续存在的挑战，并建议未来研究方向，包括数据收集（多平台、多语言）、标注、基准、多模态以及可解释性。