Automatisk falska nyheter upptäckt är ett viktigt, men ändå mycket utmanande ämne. Traditionella metoder som använder lexiska funktioner har endast mycket begränsad framgång. I detta dokument föreslås en ny metod för att integrera högtalarprofiler i en uppmärksamhetsbaserad LSTM-modell för falsk nyhetsdetektering. Högtalarprofiler bidrar till modellen på två sätt. Det ena är att ta med dem i uppmärksamhetsmodellen. Den andra innehåller dem som ytterligare indata. Genom att lägga till högtalarprofiler som partitillhörighet, högtalartitel, plats- och kredithistorik överträffar vår modell den senaste metoden med 14,5 % i exakthet med hjälp av ett riktmärke för falska nyhetsdetekteringsdata. Detta bevisar att talarprofiler ger värdefull information för att bekräfta nyhetsartiklarnas trovärdighet.
Lång et al. REF föreslog en modell som införlivade högtalarprofiler i en uppmärksamhetsbaserad LSTM-modell och använde dessa profiler som ytterligare indata, inklusive talarens partitillhörighet, plats, titel och credic-historik.
Fake News Detection Through Multi-Perspective Speaker Profiles
{'venue': 'IJCNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}