Noggrannhet är en av de grundläggande principerna för journalistik. Det blir dock allt svårare att hantera på grund av mångfalden av nyhetsmedier. Vissa redaktörer av online-nyheter tenderar att använda catchy rubriker som lurar läsare att klicka. Dessa rubriker är antingen tvetydiga eller vilseledande, vilket försämrar publikens läsupplevelse. Att identifiera felaktiga nyhetsrubriker är därför en uppgift som är värd att studera. Tidigare arbeten namnger dessa rubriker "clickbaits" och fokuserar främst på de funktioner som extraheras från rubrikerna, vilket begränsar prestanda eftersom samstämmigheten mellan rubriker och nyhetsorgan underskattas. I detta dokument omdefinierar vi tydligt problemet och identifierar tvetydiga och vilseledande rubriker separat. Vi använder klass sekventiella regler för att utnyttja strukturinformation när vi upptäcker tvetydiga rubriker. För identifiering av vilseledande rubriker, vi extraherar funktioner som bygger på samstämmigheten mellan rubriker och kroppar. För att använda den stora omärkta datamängden använder vi en samträningsmetod och får en ökad prestanda. Experimentresultaten visar hur effektiva våra metoder är. Sedan använder vi våra classifiers för att upptäcka felaktiga rubriker kröp från olika källor och genomföra en dataanalys.
I en tidigare studie föreslogs gemensamma utbildningsmetoder för ett liknande problem med att upptäcka tvetydiga rubriker i titel- och kroppstexten REF.
Learning to Identify Ambiguous and Misleading News Headlines
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}