Automatisk falska nyheter upptäckt är ett utmanande problem i bedrägeri upptäckt, och det har enorma verkliga politiska och sociala effekter. Statistiska metoder för att bekämpa falska nyheter har dock drastiskt begränsats av bristen på märkta referensdataset. I detta dokument presenterar vi LIAR: en ny, offentligt tillgänglig datauppsättning för falska nyheter upptäckt. Vi samlade en tioårig, 12,8K manuellt märkta korta uttalanden i olika sammanhang från POLITIFACT.COM, som ger detaljerad analysrapport och länkar till källdokument för varje fall. Denna datauppsättning kan också användas för faktakontrollerande forskning. I synnerhet är denna nya dataset en storleksordning som är större än tidigare största offentliga falska nyhetsset av liknande typ. Empiriskt undersöker vi automatisk upptäckt av falska nyheter baserat på språkliga mönster på ytnivå. Vi har designat ett nytt, hybridt konvolutionellt neuralt nätverk för att integrera metadata med text. Vi visar att detta hybrida tillvägagångssätt kan förbättra en textbaserad modell för djupt lärande.
Wang REF tillhandahöll ett nytt dataset, LIAR, bestående av 12 836 märkta korta uttalanden.
"Liar, Liar Pants on Fire": A New Benchmark Dataset for Fake News Detection
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}