偽ニュース検出 — 偽情報分類

偽ニュース検出は、ニュース記事の信頼性を評価し、コンテンツを偽または本物としてラベル付けする自然言語処理の分類タスクである。Shuら（2017）のソーシャルメディアのフレームワークとThorneおよびVlachos（2018）の自動ファクトチェックのフレームワークを基盤とし、構造化されていないニュース記事を、ラベル付けされた例から学習した教師あり信頼性決定に変換する。