Falschnachrichtenerkennung
Die Erkennung von Falschinformationen ist eine Aufgabe im Bereich der natürlichen Sprachverarbeitung, die darauf abzielt, die Authentizität von Nachrichtenartikeln oder anderen Texten zu identifizieren und zu klassifizieren. Das Ziel besteht darin, Algorithmen zu entwickeln, die automatisch Falschinformationen erkennen und kennzeichnen können, um die Verbreitung von Fehlinformationen zu bekämpfen und die Verbreitung von genauen Informationen zu fördern. Durch die Verbesserung der Fähigkeit, die Wahrheitsgemäßheit von Informationen zu überprüfen, hat die Erkennung von Falschinformationen einen erheblichen Anwendungswert bei der Erhaltung einer gesunden öffentlichen Meinungslandschaft und dem Schutz öffentlicher Interessen.
FNC-1
Sepúlveda-Torres R., Vicente M., Saquete E., Lloret E., Palomar M. (2021)
RAWFC
Grover-Mega
Text-Transformers + Five-fold five model cross-validation +Pseudo Label Algorithm
LIAR
Hybrid CNNs (Text + All)
COVID-19 Fake News Dataset
Ensemble Model + Heuristic Post-Processing
Hostility Detection Dataset in Hindi
Auxiliary IndicBert
MediaEval2016
PolitiFact
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TextRNN
Weibo NER