Vårt mål är att använda naturligt språk bearbetning för att identifiera vilseledande och icke vilseledande passager i transkriberade berättelser. Vi börjar med att motivera en analys av språkbaserat bedrägeri som bygger på specifika språkliga indikatorer för att upptäcka vilseledande uttalanden. Indikator taggarna tilldelas ett dokument med hjälp av en blandning av automatiserade och manuella metoder. När taggarna är tilldelade, en tolk automatiskt diskriminerar mellan vilseledande och sanningsenliga uttalanden baserat på tagg densiteter. De texter som används i vår studie kommer helt från "riktiga" källor-kriminaluttalanden, polisförhör och rättsliga vittnesmål. Korpus var hand-taggad för sanningen värdet av alla satser som kunde verifieras externt som sant eller falskt. Klassificering och regression trädteknik tyder på att metoden är genomförbar, med modellen kan identifiera 74,9% av T/F-förslag korrekt. Implementering av en automatisk tagger med en stor undergrupp av taggar som utförs väl på testdata, vilket ger en genomsnittlig poäng på 68,6% recall och 85. nd jämfört med prestanda hos mänskliga taggar i samma undergrupp.
Bachenko m.fl. REF analyserade språkliga indikatorer på bedrägeri i kriminella berättelser, förhör och rättsliga vittnesmål.
Verification and Implementation of Language-Based Deception Indicators in Civil and Criminal Narratives
{'venue': 'International Conference On Computational Linguistics', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}