XFake：具备可视化的可解释假新闻检测器
计算机与社会
2019-07-19 v1 计算与语言
机器学习
摘要
在本演示论文中，我们提出 XFake 系统，一个可解释假新闻检测器，可协助终端用户识别新闻可信度。为有效检测并解释新闻条目的虚假性，我们联合考虑属性（如发言人）与陈述。具体而言，设计了 MIMIC、ATTN 和 PERT 框架，其中 MIMIC 用于属性分析，ATTN 用于陈述语义分析，PERT 用于陈述语言分析。除从所设计框架中提取的解释外，还进一步提供相关支撑示例及可视化以促进理解。我们所实现的系统在从 PolitiFact 爬取的真实世界数据集上进行了演示，该数据集收集了数千条经核实的政治新闻。
引用
@article{arxiv.1907.07757,
title = {XFake: Explainable Fake News Detector with Visualizations},
author = {Fan Yang and Shiva K. Pentyala and Sina Mohseni and Mengnan Du and Hao Yuan and Rhema Linder and Eric D. Ragan and Shuiwang Ji and Xia Hu},
journal= {arXiv preprint arXiv:1907.07757},
year = {2019}
}
备注
4 pages, WebConf'2019 Demo