偽情報検出
偽ニュース検出は、自然言語処理の分野におけるタスクの一つで、ニュース記事やその他のテキストの真偽を識別・分類することを目指しています。目的は、自動的に偽ニュースを認識し、フラグを立てるアルゴリズムを開発することで、誤情報の拡散を防ぎ、正確な情報の流通を促進することです。情報の真実性を確認する能力を向上させることで、偽ニュース検出は健全な世論環境の維持と公共の利益保護に大きな応用価値を持っています。
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