FineFake: Ein Feinkörniger Multi-Domain-Datensatz Zur Erkennung Von Fake News

FineFake ist ein Datensatz, der speziell für die feinkörnige Erkennung von Fake News in mehreren Domänen entwickelt wurde und gemeinsam von der Beihang-Universität und der Beijing University of Posts and Telecommunications erstellt wurde.Der Datensatz umfasst insgesamt 16.909 Datenbeispiele, die 6 semantische Themen und 8 verschiedene Plattformen abdecken.Jede Nachrichtenprobe enthält mehrere Inhaltsformen, darunter Text, Bilder und potenzielle Informationen zum sozialen Kontext, und wird halbmanuell überprüft, um das Allgemeinwissen sicherzustellen.

Anders als bei der traditionellen binären Bezeichnung „wahr“ oder „falsch“Die Annotationen des FineFake-Datensatzes ermöglichen eine feinere Klassifizierung, die dazu beiträgt, die Strategien hinter Fake News genauer aufzudecken. FineFake zielt darauf ab, das Problem der Domänenanpassung bei der Erkennung gefälschter Nachrichten zu lösen, indem es themen- und plattformübergreifende Daten bereitstellt, um Forscher zur Entwicklung von Erkennungsmodellen zu ermutigen, die unterschiedliche Nachrichtendomänen genau identifizieren und sich an sie anpassen können.