Online users today are exposed to misleading and propagandistic news articles and media posts on a daily basis. To counter thus, a number of approaches have been designed aiming to achieve a healthier and safer online news and media consumption. Automatic systems are able to support humans in detecting such content; yet, a major impediment to their broad adoption is that besides being accurate, the decisions of such systems need also to be interpretable in order to be trusted and widely adopted by users. Since misleading and propagandistic content influences readers through the use of a number of deception techniques, we propose to detect and to show the use of such techniques as a way to offer interpretability. In particular, we define qualitatively descriptive features and we analyze their suitability for detecting deception techniques. We further show that our interpretable features can be easily combined with pre-trained language models, yielding state-of-the-art results.


翻译:今天的在线用户每天都会受到误导和宣传性新闻文章和媒体文章的影响,因此,为了对付这种情况,设计了一些办法,以实现更健康、更安全的在线新闻和媒体消费。自动系统能够支持人类检测此类内容;然而,阻碍其广泛采用的一个主要障碍是,除了准确外,这些系统的决定也需要解释,才能被用户信任和广泛采纳。由于误导和宣传性内容通过使用一些欺骗技术影响读者,我们提议检测和展示使用这类技术作为提供解释性的方法。特别是,我们界定定性描述特征,分析其是否适合检测欺骗技术。我们进一步表明,我们可解释的特征很容易与经过培训的语言模式相结合,产生最新的结果。

0
下载
关闭预览

相关内容

Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
77+阅读 · 2020年7月26日
知识图谱推理,50页ppt,Salesforce首席科学家Richard Socher
专知会员服务
105+阅读 · 2020年6月10日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
103+阅读 · 2019年10月9日
计算机 | 国际会议信息5条
Call4Papers
3+阅读 · 2019年7月3日
计算机 | IUI 2020等国际会议信息4条
Call4Papers
6+阅读 · 2019年6月17日
CCF推荐 | 国际会议信息10条
Call4Papers
8+阅读 · 2019年5月27日
计算机类 | ISCC 2019等国际会议信息9条
Call4Papers
5+阅读 · 2018年12月25日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
Adversarial Variational Bayes: Unifying VAE and GAN 代码
CreateAMind
7+阅读 · 2017年10月4日
【论文】图上的表示学习综述
机器学习研究会
14+阅读 · 2017年9月24日
【推荐】深度学习目标检测全面综述
机器学习研究会
21+阅读 · 2017年9月13日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
Arxiv
0+阅读 · 2021年10月14日
Arxiv
0+阅读 · 2021年8月7日
Arxiv
13+阅读 · 2020年10月19日
Credibility-based Fake News Detection
Arxiv
3+阅读 · 2019年11月2日
Arxiv
4+阅读 · 2017年11月14日
VIP会员
相关VIP内容
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
77+阅读 · 2020年7月26日
知识图谱推理,50页ppt,Salesforce首席科学家Richard Socher
专知会员服务
105+阅读 · 2020年6月10日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
103+阅读 · 2019年10月9日
相关资讯
计算机 | 国际会议信息5条
Call4Papers
3+阅读 · 2019年7月3日
计算机 | IUI 2020等国际会议信息4条
Call4Papers
6+阅读 · 2019年6月17日
CCF推荐 | 国际会议信息10条
Call4Papers
8+阅读 · 2019年5月27日
计算机类 | ISCC 2019等国际会议信息9条
Call4Papers
5+阅读 · 2018年12月25日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
Adversarial Variational Bayes: Unifying VAE and GAN 代码
CreateAMind
7+阅读 · 2017年10月4日
【论文】图上的表示学习综述
机器学习研究会
14+阅读 · 2017年9月24日
【推荐】深度学习目标检测全面综述
机器学习研究会
21+阅读 · 2017年9月13日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员