[8A]ハルシネーション・フェイク検出

14:40 〜 15:05

[8A-04] ソーシャルコンテキストの逐次解析と判別閾値の変動を用いたフェイクニュースの早期検出

*谷 聡馬¹、張 建偉¹ (1. 岩手大学大学院)

発表者区分：学生
論文種別：ロングペーパー
インタラクティブ発表：なし

キーワード：

テキストマイニング、言語モデル、フェイクニュース検出、ソーシャルコンテキスト、アンサンブル学習

フェイクニュースの拡散を低減するためには，拡散初期段階で検出することが必要であり，検出精度の向上と早期検出の両立が求められる．
本研究では，拡散初期段階における検出精度の向上のため，ソーシャルコンテキストの逐次解析と判別閾値の変動を用いたフェイクニュース早期検出手法を提案する．
推論時には，真偽の予測確率が閾値以上のニュースを判別対象から取り除くことで，検出精度の向上と早期検出の両立を図る．
また，検出閾値を徐々に減少させることで，拡散初期は確信度の高いフェイクニュースを検出し，以降はより多くのフェイクニュースを検出することを試みる．
実在のデータセットに対して実験を行った結果，初期の検出タイミングにおいて提案手法がベースラインよりも高いF1を示し，拡散初期段階における検出精度の向上が確認された．