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- Blessing or curse? A survey on the Impact of Generative AI on Fake News [45.0]
現在、高品質で個別にターゲットとするフェイクニュースのマス作成を自動化することが可能である。 この調査は、2024年のフェイクニュースの検出と作成のためのジェネレーティブAIの研究と実用化に関する総合的な調査を提供する。
論文 参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Apr 2024 19:14:45 GMT)
- フェイクニュース作成と検出の両面から生成AIの影響を調査したサーベイ
- Emotion Detection for Misinformation: A Review [23.5]
本稿では、誤情報検出のための感情に基づく手法を包括的にレビューする。 本研究では,様々な感情,感情,姿勢に基づく特徴を用いた誤情報検出手法の解析を行う。 本稿では,大規模言語モデルに基づく感情に基づく誤情報検出において,現在進行中の課題について論じる。
論文 参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 17:21:09 GMT)
- 感情を軸とした誤情報見地に関するサーベイ
- Faking Fake News for Real Fake News Detection: Propaganda-loaded Training Data Generation [105.2]
本稿では,人間が書いたフェイクニュースに近い記事を生成するための新しいフレームワークを提案する。 そして、私たちはプロパガンダのテクニックを、人間が偽ニュースを作る方法を模倣するために生成した記事に明示的に組み入れます。 PropaNewsでトレーニングされた検出器は、最先端のアプローチによって生成されたデータに基づいてトレーニングされた検出器よりも、人間の書き起こした偽情報を検出する精度が7.3%から12.0%高いことを示す。
論文 参考訳（メタデータ） 参考訳（全文） (Thu, 10 Mar 2022 14:24:19 GMT)- Fake Newsを自動生成して検出器の性能を上げるという報告。人が書いたフェイクニュースのテクニックとして「主張の大半が本物（虚偽の主張は極一部）」のようなものが挙げられている。アプローチも「重要な文を特定」→「文脈に合わせて虚偽の文に置き換え」→「プロパガンダの記載」と良くも悪くも納得感がある。
- データセット等は公開予定とのこと。