新闻来源可信度评估：一项 Reddit 案例研究

在社交媒体平台时代，识别在线内容的可信度对于打击虚假信息至关重要。我们提出了 CREDiBERT（基于双向编码器表示变换器的可信度评估），这是一个针对 Reddit 提交内容微调的来源可信度评估模型，主要关注政治话语。我们采用半监督训练方法来训练 CREDiBERT，利用了 Reddit 的基于社区的结构。通过使用 CREDiBERT 对提交内容进行编码并将其集成到孪生神经网络中，我们显著提高了提交内容可信度的二分类效果，与现有方法相比 F1 分数提高了 9%。此外，我们引入了 Reddit 中帖子到帖子网络的新版本，该版本能有效编码用户交互，使二分类任务的 F1 分数提高了近 8%。最后，我们利用 CREDiBERT 评估了不同主题下子版块的易感性。