Breaking news leder till situationer av snabb rapportering i sociala medier, producerar alla typer av uppdateringar relaterade till nyheter, om än med förbehållet att vissa av dessa tidiga uppdateringar tenderar att vara rykten, dvs. information med en okontrollerad status vid tidpunkten för utstationering. Flaggande information som inte är verifierad kan vara till hjälp för att undvika spridning av information som kan visa sig vara falsk. Upptäckt av rykten kan också ge näring åt ett system för att spåra rykten som i slutändan avgör deras sanning. I den här artikeln introducerar vi en ny metod för att upptäcka rykten som lär sig av den sekventiella dynamiken i rapporteringen under brytande av nyheter i sociala medier för att upptäcka rykten i nya berättelser. Med hjälp av Twitter-dataset som samlats in under fem nyheter experimenterar vi med Villkorliga Random Fields som en sekventiell klassificering som utnyttjar sammanhang som vi lärt oss under en händelse för att upptäcka rykten, vilket vi jämför med det toppmoderna systemet för att upptäcka rykten samt andra baslinjer. I motsats till det befintliga arbetet behöver vår klassisator inte observera tweets som frågar en bit information för att betrakta det som ett rykte, utan istället upptäcker vi rykten från tweeten enbart genom att utnyttja sammanhang som vi lärt oss under evenemanget. Vår classifier uppnår konkurrenskraftig prestanda, slår den toppmoderna classifier som förlitar sig på att fråga tweets med förbättrad precision och återkallande, samt överträffar vår bästa baslinje med nästan 40% förbättring när det gäller F1-poäng. Omfattningen och mångfalden av våra experiment förstärker den generella möjligheten att klassificera oss.
Författarna i REF introducerade en ny metod för att upptäcka rykten som drar nytta av den sekventiella dynamiken i publicering av information under genombrott i sociala medier.
Learning Reporting Dynamics during Breaking News for Rumour Detection in Social Media
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}