基于立场分类的假新闻检测：综述
计算与语言
2019-07-02 v1 计算机与社会
社会与信息网络
摘要
本文综述并介绍了立场分类与假新闻检测领域内近期的学术工作。回声室与模式生物问题是数据获取面临挑战的例子，原因在于微博中观点极化。尽管如此，研究表明若干机器学习方法在立场分类上取得了有前景的结果。一些方法利用群体立场进行假新闻检测，例如[Dungs et al., 2018]中使用隐马尔可夫模型的方法。此外，特征工程在若干方法中具有显著重要性，如[Aker et al., 2017]所示。本文还包含基于所述综述提出的系统实现方案。
引用
@article{arxiv.1907.00181,
title = {Fake News Detection using Stance Classification: A Survey},
author = {Anders Edelbo Lillie and Emil Refsgaard Middelboe},
journal= {arXiv preprint arXiv:1907.00181},
year = {2019}
}
备注
19 pages, 1 figure