不冷静、不镇定、不从容：利用情感语言检测COVID-19 misinformation
计算与语言
2023-03-30 v1 机器学习
社会与信息网络
摘要
推特等社交媒体平台上的COVID-19虚假信息对有效的疫情管理构成威胁。先前关于推文COVID-19虚假信息的研究忽视了推特上常见的语义特征（如强烈情绪）的作用。因此，我们提出了一种新颖的COVID-19虚假信息模型，该模型同时使用推文情感编码器与COVID-19虚假信息编码器来预测一条推文是否包含COVID-19虚假信息。我们的情感编码器在一个新颖的标注数据集上进行了微调，而我们的COVID-19虚假信息编码器在COVID-HeRA数据集的一个子集上进行了微调。实验结果表明，相较于单独的虚假信息分类器，使用情感与虚假信息编码器的组合取得了更优的结果。此外，我们进行了广泛的结果分析，指出低质量标签与不匹配的标签分布是我们研究的关键局限。
引用
@article{arxiv.2303.16777,
title = {Not cool, calm or collected: Using emotional language to detect COVID-19 misinformation},
author = {Gabriel Asher and Phil Bohlman and Karsten Kleyensteuber},
journal= {arXiv preprint arXiv:2303.16777},
year = {2023}
}