SOTA 假新闻检测器的性能如何
计算与语言
2023-08-08 v1
摘要
利用机器学习进行自动假新闻检测，可以在虚假陈述获得大量浏览之前阻止其传播。自2016年美国总统大选以来，为训练机器学习模型的前景，已创建了多个将陈述标注为合法或虚假的数据集。我们评估了传统模型与深度 SOTA（state-of-the-art）模型的鲁棒性，以衡量它们在现实世界中的表现。我们发现，与近期开发的大语言模型相比，传统模型在泛化到训练分布之外数据时往往表现更好，不过最佳模型的选择可能取决于手头的具体任务。
引用
@article{arxiv.2308.02727,
title = {How Good Are SOTA Fake News Detectors},
author = {Matthew Iceland},
journal= {arXiv preprint arXiv:2308.02727},
year = {2023}
}