FaKnow：一个统一的虚假新闻检测算法库
机器学习
2024-01-31 v1 人工智能
计算与语言
摘要
在过去几年中，涌现了大量基于深度学习的虚假新闻检测算法。然而，这些算法通常在不同的框架下开发，每种框架要求不同的使用方法，从而阻碍了可复现性。此外，此类虚假新闻检测模型的代码开发存在大量冗余。为解决这些问题，我们提出了 FaKnow，一个统一且全面的虚假新闻检测算法库。它包含了多种广泛使用的虚假新闻检测模型，分为基于内容和基于社会上下文的方法。该库覆盖了模型训练与评估的全过程，在统一框架内有效组织数据、模型和训练流程。此外，它还提供了一系列辅助功能与工具，包括可视化和日志记录。我们的工作有助于虚假新闻检测研究的标准化与统一化，同时为该领域研究者的工作提供便利。开源代码与文档可分别访问 https://github.com/NPURG/FaKnow 和 https://faknow.readthedocs.io。
引用
@article{arxiv.2401.16441,
title = {FaKnow: A Unified Library for Fake News Detection},
author = {Yiyuan Zhu and Yongjun Li and Jialiang Wang and Ming Gao and Jiali Wei},
journal= {arXiv preprint arXiv:2401.16441},
year = {2024}
}