Emotion plays an important role in detecting fake news online. When leveraging emotional signals, the existing methods focus on exploiting the emotions of news contents that conveyed by the publishers (i.e., publisher emotion). However, fake news is always fabricated to evoke high-arousal or activating emotions of people to spread like a virus, so the emotions of news comments that aroused by the crowd (i.e., social emotion) can not be ignored. Furthermore, it needs to be explored whether there exists a relationship between publisher emotion and social emotion (i.e., dual emotion), and how the dual emotion appears in fake news. In the paper, we propose Dual Emotion Features to mine dual emotion and the relationship between them for fake news detection. And we design a universal paradigm to plug it into any existing detectors as an enhancement. Experimental results on three real-world datasets indicate the effectiveness of the proposed features.


翻译:情感在网上检测假新闻中起着重要作用。 在利用情感信号时,现有方法侧重于利用出版商传递的新闻内容的情感(即出版商的情感 ) 。 然而,假新闻总是被编造来唤起人们的兴奋情绪或感应情绪,像病毒一样传播,因此人群(即社会情绪)所引发的新闻评论的情绪不能被忽略。此外,还需要探索出版商情感和社会情感(即双重情感)之间是否存在关系,以及假新闻中双重情感如何出现。在报纸中,我们提出双重情感特征,以埋设双重情感以及他们之间的关系,以进行假新闻探测。我们设计了一个通用模式,将它插入任何现有的探测器,作为增强。三个真实世界数据集的实验结果显示了拟议特征的有效性。

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