社交媒体平台上的假新闻，误导和无法验证的事实宣传了不和谐，影响社会，特别是在处理像Covid-19这样的流行病时。假新闻检测的任务旨在通过将新闻项目分类为假或真实的新闻项目来解决这种错误信息的影响。在本文中，我们提出了一种新的方法，通过自动收集每个索赔的证据来改善目前的自动自动假新闻检测方法。我们的方法从Web艺术品中提取支持证据，然后选择待视为证据组的适当文本。我们在这些证据组上使用预先训练的摘要，然后使用提取的摘要作为支持证据来帮助分类任务。我们的实验，使用机器学习和基于深度学习的方法，有助于对我们的方法进行广泛的评估。结果表明，我们的方法优于假新闻检测中的最先进方法，以在为约束-2021共享任务提供的数据集中实现99.25的F1分数。我们还释放了任何进一步研究的增强数据集，我们的代码和模型。

我们研究了检查问题的事实，旨在识别给定索赔的真实性。具体而言，我们专注于事实提取和验证（发烧）及其伴随数据集的任务。该任务包括从维基百科检索相关文件（和句子）并验证文件中的信息是否支持或驳斥所索赔的索赔。此任务至关重要，可以是假新闻检测和医疗索赔验证等应用程序块。在本文中，我们以通过以结构化和全面的方式呈现文献来更好地了解任务的挑战。我们通过分析不同方法的技术视角并讨论发热数据集的性能结果，描述了所提出的方法，这是最熟悉的和正式结构化的数据集，就是事实提取和验证任务。我们还迄今为止迄今为止确定句子检索组件的有益损失函数的最大实验研究。我们的分析表明，采样负句对于提高性能并降低计算复杂性很重要。最后，我们描述了开放的问题和未来的挑战，我们激励了未来的任务研究。

社交媒体平台已成为反社会元素的新战场，错误信息是首选的武器。事实核对组织试图在忠于其新闻流程的同时揭露尽可能多的主张，但不能应付其快速传播。我们认为，解决方案在于对事实检查生命周期的部分自动化，从而节省了需要高认知的任务的人类时间。我们提出了一个新的工作流程，以有效地检测到以前的事实检查的主张，该主张使用抽象性摘要来产生清晰的查询。然后可以在与以前事实检查的索赔集合相关的通用检索系统上执行这些查询。我们策划了一个抽象的文本摘要数据集，其中包括Twitter及其黄金摘要的嘈杂主张。结果表明，与逐字查询相比，通过使用流行的开箱即用摘要模型，通过使用流行的开箱即用摘要模型来改善2倍和3倍。我们的方法召回@5和35％和0.3的MRR，而基线值分别为10％和0.1。我们的数据集，代码和模型可公开使用：https：//github.com/varadhbhatnagar/fc-claim-det/

假新闻的迅速增加，这对社会造成重大损害，触发了许多假新闻相关研究，包括开发假新闻检测和事实验证技术。这些研究的资源主要是从Web数据中获取的公共数据集。我们通过三个观点调查了与假新闻研究相关的118个数据集：（1）假新闻检测，（2）事实验证，（3）其他任务;例如，假新闻和讽刺检测分析。我们还详细描述了他们的利用任务及其特征。最后，我们突出了假新闻数据集建设中的挑战以及解决这些挑战的一些研究机会。我们的调查通过帮助研究人员找到合适的数据集来促进假新闻研究，而无需重新发明轮子，从而提高了深度的假新闻研究。

在社交媒体上的工作谣言验证利用了帖子，传播和所涉及的用户的信号。基于Wikipedia的信息或值得信赖的新闻文章而无需考虑社交媒体环境，其他工作目标是识别和核实事实检查的主张。但是，缺乏将社交媒体的信息与更广泛网络的外部证据相结合的工作。为了促进这个方向的研究，我们发布了一个新颖的数据集Phemeplus，Phemeplus是Pheme基准的扩展，该数据集包含社交媒体对话以及每个谣言的相关外部证据。我们证明了将这种证据纳入改进谣言验证模型的有效性。此外，作为证据收集的一部分，我们评估了各种查询公式的方法，以识别最有效的方法。

了解文本中表达的态度，也称为姿态检测，在旨在在线检测虚假信息的系统中起重要作用，无论是错误信息（无意的假）或虚假信息（故意错误地蔓延，恶意意图）。姿态检测已经以不同的方式在文献中框架，包括（a）作为事实检查，谣言检测和检测先前的事实检查的权利要求，或（b）作为其自己的任务的组件;在这里，我们看看两者。虽然已经进行了与其他相关任务的突出姿态检测，但诸如论证挖掘和情绪分析之类的其他相关任务，但没有调查姿态检测和错误和缺陷检测之间的关系。在这里，我们的目标是弥合这个差距。特别是，我们在焦点中审查和分析了该领域的现有工作，焦点中的错误和不忠实，然后我们讨论了汲取的经验教训和未来的挑战。

社交媒体的重要性在过去几十年中增加了流畅，因为它帮助人们甚至是世界上最偏远的角落保持联系。随着技术的出现，数字媒体比以往任何时候都变得更加相关和广泛使用，并且在此之后，假冒新闻和推文的流通中有一种复兴，需要立即关注。在本文中，我们描述了一种新的假新闻检测系统，可自动识别新闻项目是“真实的”或“假”，作为我们在英语挑战中的约束Covid-19假新闻检测中的工作的延伸。我们使用了一个由预先训练的模型组成的集合模型，然后是统计特征融合网络，以及通过在新闻项目或推文中的各种属性，如源，用户名处理，URL域和作者中的各种属性结合到统计特征中的各种属性。我们所提出的框架还规定了可靠的预测性不确定性以及分类任务的适当类别输出置信水平。我们在Covid-19假新闻数据集和Fakenewsnet数据集上评估了我们的结果，以显示所提出的算法在短期内容中检测假新闻以及新闻文章中的算法。我们在Covid-19数据集中获得了0.9892的最佳F1分，以及Fakenewsnet数据集的F1分数为0.9073。

自2020年初以来，Covid-19-19造成了全球重大影响。这给社会带来了很多困惑，尤其是由于错误信息通过社交媒体传播。尽管已经有几项与在社交媒体数据中发现错误信息有关的研究，但大多数研究都集中在英语数据集上。印度尼西亚的COVID-19错误信息检测的研究仍然很少。因此，通过这项研究，我们收集和注释印尼语的数据集，并通过考虑该推文的相关性来构建用于检测COVID-19错误信息的预测模型。数据集构造是由一组注释者进行的，他们标记了推文数据的相关性和错误信息。在这项研究中，我们使用印度培训预培训的语言模型提出了两阶段分类器模型，以进行推文错误信息检测任务。我们还尝试了其他几种基线模型进行文本分类。实验结果表明，对于相关性预测，BERT序列分类器的组合和用于错误信息检测的BI-LSTM的组合优于其他机器学习模型，精度为87.02％。总体而言，BERT利用率有助于大多数预测模型的更高性能。我们发布了高质量的Covid-19错误信息推文语料库，用高通道一致性表示。

在当代世界中，自动检测假新闻是一项非常重要的任务。这项研究报告了第二项共享任务，称为Urdufake@fire2021，以识别乌尔都语中的假新闻检测。共同任务的目的是激励社区提出解决这一至关重要问题的有效方法，尤其是对于乌尔都语。该任务被视为二进制分类问题，将给定的新闻文章标记为真实或假新闻文章。组织者提供了一个数据集，其中包括五个领域的新闻：（i）健康，（ii）体育，（iii）Showbiz，（iv）技术和（v）业务，分为培训和测试集。该培训集包含1300篇注释的新闻文章 - 750个真实新闻，550个假新闻，而测试集包含300篇新闻文章 - 200个真实，100个假新闻。来自7个不同国家（中国，埃及，以色列，印度，墨西哥，巴基斯坦和阿联酋）的34个团队注册参加了Urdufake@Fire2021共享任务。在这些情况下，有18个团队提交了实验结果，其中11个提交了技术报告，与2020年的Urdufake共享任务相比，这一报告要高得多，当时只有6个团队提交了技术报告。参与者提交的技术报告展示了不同的数据表示技术，从基于计数的弓形功能到单词矢量嵌入以及使用众多的机器学习算法，从传统的SVM到各种神经网络体系结构，包括伯特和罗伯塔等变形金刚。在今年的比赛中，表现最佳的系统获得了0.679的F1-MACRO得分，低于过去一年的0.907 F1-MaCro的最佳结果。诚然，尽管过去和当前几年的培训集在很大程度上重叠，但如果今年完全不同，则测试集。

社交网络的快速发展以及互联网可用性的便利性加剧了虚假新闻和社交媒体网站上的谣言的泛滥。在共同19的流行病中，这种误导性信息通过使人们的身心生命处于危险之中，从而加剧了这种情况。为了限制这种不准确性的传播，从在线平台上确定虚假新闻可能是第一步。在这项研究中，作者通过实施了五个基于变压器的模型，例如Bert，Bert没有LSTM，Albert，Roberta和Bert＆Albert的混合体，以检测Internet的Covid 19欺诈新闻。Covid 19假新闻数据集已用于培训和测试模型。在所有这些模型中，Roberta模型的性能优于其他模型，通过在真实和虚假类中获得0.98的F1分数。

由于信息和错误信息都可以在现代媒体生态系统中传播的速度，事实检查变得越来越重要。因此，研究人员一直在探索如何自动检查，使用基于自然语言处理，机器学习，知识表示以及数据库来自动检查的技术，以自动预测所称的索赔的真实性。在本文中，我们从自然语言处理中调查了自动检查源，并讨论其与相关任务和学科的联系。在此过程中，我们概述了现有数据集和模型，旨在统一给出的各种定义和识别共同概念。最后，我们突出了未来研究的挑战。

The spread of misinformation is a prominent problem in today's society, and many researchers in academia and industry are trying to combat it. Due to the vast amount of misinformation that is created every day, it is unrealistic to leave this task to human fact-checkers. Data scientists and researchers have been working on automated misinformation detection for years, and it is still a challenging problem today. The goal of our research is to add a new level to automated misinformation detection; classifying segments of text with persuasive writing techniques in order to produce interpretable reasoning for why an article can be marked as misinformation. To accomplish this, we present a novel annotation scheme containing many common persuasive writing tactics, along with a dataset with human annotations accordingly. For this task, we make use of a RoBERTa model for text classification, due to its high performance in NLP. We develop several language model-based baselines and present the results of our persuasive strategy label predictions as well as the improvements these intermediate labels make in detecting misinformation and producing interpretable results.

Covid-19影响了世界各地，尽管对爆发的错误信息的传播速度比病毒更快。错误的信息通过在线社交网络（OSN）传播，通常会误导人们遵循正确的医疗实践。特别是，OSN机器人一直是传播虚假信息和发起网络宣传的主要来源。现有工作忽略了机器人的存在，这些机器人在传播中充当催化剂，并专注于“帖子中共享的文章”而不是帖子（文本）内容中的假新闻检测。大多数关于错误信息检测的工作都使用手动标记的数据集，这些数据集很难扩展以构建其预测模型。在这项研究中，我们通过在Twitter数据集上使用经过验证的事实检查的陈述来标记数据来克服这一数据稀缺性挑战。此外，我们将文本功能与用户级功能（例如关注者计数和朋友计数）和推文级功能（例如Tweet中的提及，主题标签和URL）结合起来，以充当检测错误信息的其他指标。此外，我们分析了推文中机器人的存在，并表明机器人随着时间的流逝改变了其行为，并且在错误信息中最活跃。我们收集了1022万个Covid-19相关推文，并使用我们的注释模型来构建一个广泛的原始地面真实数据集以进行分类。我们利用各种机器学习模型来准确检测错误信息，我们的最佳分类模型达到了精度（82％），召回（96％）和假阳性率（3.58％）。此外，我们的机器人分析表明，机器人约为错误信息推文的10％。我们的方法可以实质性地暴露于虚假信息，从而改善了通过社交媒体平台传播的信息的可信度。

在线新闻和信息来源是方便且可访问的方法来了解当前问题。例如，超过3亿人在全球Twitter上参与帖子，这提供了传播误导信息的可能性。在许多情况下，由于虚假新闻，已经犯了暴力犯罪。这项研究介绍了Covidmis20数据集（Covid-19误导2020数据集），该数据集由2月至2020年7月收集的1,375,592条推文组成。Covidmis20可以自动更新以获取最新新闻，并在以下网址公开，网址为：HTTPPS://GITHUB.COM./github.com./github.com。/一切guy/covidmis20。这项研究是使用BI-LSTM深度学习和合奏CNN+BI-GRU进行假新闻检测进行的。结果表明，测试精度分别为92.23％和90.56％，集合CNN+BI-GRU模型始终提供了比BI-LSTM模型更高的精度。

潜在的生命危及危及生命的错误信息急剧上升是Covid-19大流行的副产品。计算支持，以识别关于该主题的大规模数据内的虚假信息至关重要，以防止伤害。研究人员提出了许多用于标记与Covid-19相关的在线错误信息的方法。但是，这些方法主要针对特定​​的内容类型（例如，新闻）或平台（例如，Twitter）。概括的方法的能力在很大程度上尚不清楚。我们在五十个COVID-19错误信息数据集中评估基于15个变压器的模型，包括社交媒体帖子，新闻文章和科学论文来填补这一差距。我们向Covid-19数据量身定制的标记和模型不提供普通目的的数据的显着优势。我们的研究为检测Covid-19错误信息的模型提供了逼真的评估。我们预计评估广泛的数据集和模型将使未来的开发错误信息检测系统进行未来的研究。

已经过了事实检查的虚假声明仍可在社交媒体上传播。为了缓解他们的持续传播，检测先前的事实检查的索赔是必不可少的。鉴于索赔，现有的工作侧重于提供由BM25检索的重新登录候选事实检查文章（FC-Temericles）进行检测的证据。然而，这些性能可能受到限制，因为它们忽略了FC-asticles的以下特征：（1）通常引用权利要求以描述所检查的事件，除了语义之外提供词法信息; （2）介绍或揭露索赔的句子模板在文章中是常见的，提供模式信息。忽略两个方面的模型仅利用语义相关性，并且可能被描述类似但无关事件的句子误导。在本文中，我们提出了一种新颖的Reranker，MTM（用于匹配的内存增强的变压器）来使用与事件（词汇和语义）和模式信息选择的关键句子进行排序FC-Tressiple。对于活动信息，我们提出了一个胭脂引导的变压器，胭脂了胭脂回归。对于模式信息，我们生成用于与句子匹配的模式向量。通过定影事件和模式信息，我们选择关键句子来表示文章，然后使用索赔，密钥句子和模式检查文章事实是否检查给定的索赔。两个真实数据集的实验表明MTM优于现有方法。人类评估证明，MTM可以捕获用于解释的关键句子。代码和数据集是https://github.com/ictmcg/mtm。

BERT，ROBERTA或GPT-3等复杂的基于注意力的语言模型的外观已允许在许多场景中解决高度复杂的任务。但是，当应用于特定域时，这些模型会遇到相当大的困难。诸如Twitter之类的社交网络就是这种情况，Twitter是一种不断变化的信息流，以非正式和复杂的语言编写的信息流，鉴于人类的重要作用，每个信息都需要仔细评估，即使人类也需要理解。通过自然语言处理解决该领域的任务涉及严重的挑战。当将强大的最先进的多语言模型应用于这种情况下，特定语言的细微差别用来迷失翻译。为了面对这些挑战，我们提出了\ textbf {bertuit}，这是迄今为止针对西班牙语提出的较大变压器，使用Roberta Optimization进行了230m西班牙推文的大规模数据集进行了预培训。我们的动机是提供一个强大的资源，以更好地了解西班牙Twitter，并用于专注于该社交网络的应用程序，特别强调致力于解决该平台中错误信息传播的解决方案。对Bertuit进行了多个任务评估，并与M-Bert，XLM-Roberta和XLM-T进行了比较，该任务非常具有竞争性的多语言变压器。在这种情况下，使用应用程序显示了我们方法的实用性：一种可视化骗局和分析作者群体传播虚假信息的零击方法。错误的信息在英语以外的其他语言等平台上疯狂地传播，这意味着在英语说话之外转移时，变形金刚的性能可能会受到影响。

虽然维基百科已被用于事实检查和索赔对揭露错误信息和欺骗的核查，但对于改善物质质量并排除嘈杂的文章至关重要。自我矛盾是维基百科的低质量文章类型。在这项工作中，我们提出了一种检测维基百科的自我矛盾物品的任务。基于“自相矛盾”模板，我们为自矛行检测任务创建了一个新型数据集。传统的矛盾检测侧重于比较句子或权利要求的对，但是自矛行检测需要进一步原因是文章的语义，并同时学习来自所有句子对的矛盾感知比较。因此，我们介绍了第一型号，成对矛盾神经网络（PCNN），不仅有效地识别自矛盾物品，而且还突出了最矛盾的矛盾句。 PCNN的主要思想是两倍。首先，为了减轻数据稀缺对自矛盾物品的影响，我们使用SNLI和MNLI基准预先列车成对矛盾学习模块。其次，我们选择具有最高矛盾概率值的Top-K句子对，并模拟它们的相关性，以确定相应的文章是否属于自矛盾。在拟议的Wikicontradictication数据集上进行的实验表明，PCNN可以产生有希望的性能并全面地突出句子对矛盾定位。

虽然最近的自动化事实检查的工作主要集中在验证和解释索赔中，但是，索赔清单易于获得，识别文本中的检验值得索赔句仍然具有挑战性。当前索赔识别型号依赖于文本中的每个句子的手动注释，这是一个昂贵的任务，并在多个域频繁地进行挑战。本文探讨了识别假​​新闻文章的识别检验值得索赔句的方法，无论领域如何，都没有明确的句子级注释。我们利用两个内部监控信号 - 标题和抽象摘要 - 基于语义相似性对句子进行排名。我们假设这一排名直接与句子的计数器相关联。为了评估这一假设的有效性，我们构建了利用基于标题或抽象摘要来排名句子的管道。排名排名句子用于证据检索的下游事实检查任务以及管道的物品的准确性预测。我们的研究结果表明，前三名句子包含足够的信息，以获取基于证据的事实检查假新闻文章。我们还表明，虽然标题与事实上检查网站如何写入索赔，但基于摘要的管道对端到端的事实检查系统最有前途的同性。

The research on text summarization for low-resource Indian languages has been limited due to the availability of relevant datasets. This paper presents a summary of various deep-learning approaches used for the ILSUM 2022 Indic language summarization datasets. The ISUM 2022 dataset consists of news articles written in Indian English, Hindi, and Gujarati respectively, and their ground-truth summarizations. In our work, we explore different pre-trained seq2seq models and fine-tune those with the ILSUM 2022 datasets. In our case, the fine-tuned SoTA PEGASUS model worked the best for English, the fine-tuned IndicBART model with augmented data for Hindi, and again fine-tuned PEGASUS model along with a translation mapping-based approach for Gujarati. Our scores on the obtained inferences were evaluated using ROUGE-1, ROUGE-2, and ROUGE-4 as the evaluation metrics.