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 visade att införandet av högtalarprofiler i en uppmärksamhetsbaserad LSTM-modell kan förbättra prestandan hos en falsk nyhetsdetektor.
Fake News Detection Through Multi-Perspective Speaker Profiles
{'venue': 'IJCNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}