Detect, Investigate, Judge and Determine: A Knowledge-guided Framework for Few-shot Fake News Detection
Created by
Haebom
저자
Ye Liu, Jiajun Zhu, Xukai Liu, Haoyu Tang, Yanghai Zhang, Kai Zhang, Xiaofang Zhou, Enhong Chen
개요
소수 샘플 가짜 뉴스 탐지(FS-FND)는 자원이 매우 부족한 상황에서 부정확한 뉴스와 진짜 뉴스를 구분하는 것을 목표로 합니다. 소셜 미디어에서 가짜 뉴스의 광범위한 유포와 해로운 영향으로 인해 이 작업은 점점 더 주목받고 있습니다. 대규모 언어 모델(LLM)은 풍부한 사전 지식과 뛰어난 문맥 내 학습 능력을 통해 경쟁력 있는 성능을 입증했습니다. 그러나 기존 방법은 모호성 이해 및 정보 부족과 같은 상당한 한계에 직면하여 LLM의 잠재력을 크게 저해합니다. 이러한 단점을 해결하기 위해 본 논문에서는 내부 및 외부 관점 모두에서 LLM을 향상시키도록 설계된 이중 관점 지식 기반 가짜 뉴스 탐지(DKFND) 모델을 제안합니다. 구체적으로 DKFND는 먼저 탐지 모듈을 통해 각 뉴스 기사의 지식 개념을 식별합니다. 그런 다음 DKFND는 현재 뉴스와 관련된 내부 및 외부의 귀중한 정보를 검색하기 위해 조사 모듈을 독창적으로 설계하고, 다른 판단 모듈을 통해 그 관련성과 신뢰도를 평가합니다. 마지막으로 결정 모듈은 두 가지 예측을 추가로 도출하고 최종 결과를 얻습니다. 두 개의 공개 데이터 세트에 대한 광범위한 실험은 특히 자원이 부족한 환경에서 제안된 방법의 효능을 보여줍니다.
시사점, 한계점
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시사점: 소수 샘플 가짜 뉴스 탐지 분야에서 LLM의 성능을 향상시키는 새로운 방법(DKFND)을 제시합니다. 내부 및 외부 정보 활용을 통해 모호성과 정보 부족 문제를 해결합니다. 실험 결과를 통해 제안된 방법의 효과를 검증합니다. 특히 자원이 부족한 환경에서 효과적임을 보여줍니다.
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한계점: 제안된 모델의 일반화 성능에 대한 추가적인 연구가 필요합니다. 다양한 유형의 가짜 뉴스에 대한 로버스트성 평가가 필요합니다. 사용된 데이터셋의 한계로 인해 실제 환경에서의 성능은 다를 수 있습니다. 모델의 복잡성으로 인한 계산 비용이 높을 수 있습니다.
