假新闻检测：数据为王！
计算与语言
2026-02-05 v2
摘要
本综合调查是研究人员开展假新闻检测之旅的必备资源。通过突出数据集质量和多样性的关键作用，强调了这些要素在检测模型效果和鲁棒性方面的重要性。该调查详述了数据集的关键特征、各种标注系统以及可能影响模型性能的各种偏见。此外，它还 addresses critical ethical issues and best practices，提供了当前可用数据集的全面概述。我们的贡献进一步通过提供 GitHub 仓库来丰富这一领域，该仓库将公开可访问的数据集整合到一个用户友好的数据门户网站。该仓库旨在促进和激励进一步的研究和开发努力，以应对假新闻这一顽固问题。
引用
@article{arxiv.2407.02122,
title = {Fake News Detection: It's All in the Data!},
author = {Soveatin Kuntur and Anna Wróblewska and Marcin Paprzycki and Maria Ganzha},
journal= {arXiv preprint arXiv:2407.02122},
year = {2026}
}