Multiverse：面向假新闻检测的多语言证据

误导性信息以惊人速度在互联网上传播，在某些情况下会导致不可挽回的后果。开发假新闻检测技术变得至关重要。尽管在此方向上已有大量工作，当前方法的局限之一在于这些模型仅关注单一语言且未利用多语言信息。在本工作中，我们提出 Multiverse——一种基于多语言证据的、可用于假新闻检测并改进现有方法的新特征。首先，基于一组已知真新闻和假新闻的手动实验证实了使用跨语言证据作为假新闻检测特征的假设。此后，我们在两个通用主题新闻多领域数据集和一个假 COVID-19 新闻数据集上将基于所提特征的假新闻分类系统与若干基线进行比较，表明其与语言特征额外结合可带来显著改进。