由于在线新闻变得越来越受欢迎和假新闻越来越普遍，审计在线新闻内容的真实性的能力变得比以往任何时候都变得更加重要。这样的任务代表了二进制分类挑战，该挑战是哪些变换器已经实现了最先进的结果。本研究使用公开可用的ISOT和组合的语料库数据集探讨了识别虚假新闻的变形金刚的能力，特别注意，调查具有不同风格，主题和级别分布的看不见的数据集的概念。此外，我们探讨了意见的新闻文章由于其主观性质和经常敏感的语言而无法归类为真实或假的，并提出了一种新颖的两步分类管道，以从模型训练和最终部署的模型训练中删除这些文章推理系统。与基线方法相比，转化概率，转换概率的F1分数增加到4.9％的F1分数增加到4.9％，进一步增加了我们的两步分类管道后进一步增加了10.1％。据我们所知，本研究是第一个调查变压器在这种背景下的概括。

随着社交媒体平台的可访问性迅速增加，有效的假新闻探测器变得至关重要。

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。

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。

本概述论文描述了乌尔都语语言中的假新闻检测的第一个共享任务。该任务是作为二进制分类任务的，目标是区分真实新闻和虚假新闻。我们提供了一个数据集，分为900个注释的新闻文章，用于培训，并进行了400篇新闻文章进行测试。该数据集包含五个领域的新闻：（i）健康，（ii）体育，（iii）Showbiz，（iv）技术和（v）业务。来自6个不同国家（印度，中国，埃及，德国，巴基斯坦和英国）的42个团队登记了这项任务。9个团队提交了他们的实验结果。参与者使用了各种机器学习方法，从基于功能的传统机器学习到神经网络技术。最佳性能系统的F得分值为0.90，表明基于BERT的方法优于其他机器学习技术

在线评论对客户的购买决策有了重大影响，以满足任何产品或服务。但是，假审查可以误导消费者和公司。已经开发了几种模型来使用机器学习方法检测假审查。许多这些模型具有一些限制，导致在虚假和真正的评论之间具有低准确性。这些模型仅集中在语言特征上，以检测虚假评论，未能捕获评论的语义含义。要解决此问题，本文提出了一种新的集合模型，采用变换器架构，以在一系列虚假评论中发现隐藏的模式并准确地检测它们。该拟议方法结合了三种变压器模型来提高虚假和真正行为分析和建模的鲁棒性，以检测虚假评论。使用半真实基准数据集的实验结果显示了拟议的型号模型的优越性。

仇恨言论是一种在线骚扰的形式，涉及使用滥用语言，并且在社交媒体帖子中通常可以看到。这种骚扰主要集中在诸如宗教，性别，种族等的特定群体特征上，如今它既有社会和经济后果。文本文章中对滥用语言的自动检测一直是一项艰巨的任务，但最近它从科学界获得了很多兴趣。本文解决了在社交媒体中辨别仇恨内容的重要问题。我们在这项工作中提出的模型是基于LSTM神经网络体系结构的现有方法的扩展，我们在短文中适当地增强和微调以检测某些形式的仇恨语言，例如种族主义或性别歧视。最重要的增强是转换为由复发性神经网络（RNN）分类器组成的两阶段方案。将第一阶段的所有一Vs式分类器（OVR）分类器的输出组合在一起，并用于训练第二阶段分类器，最终决定了骚扰的类型。我们的研究包括对在16K推文的公共语料库中评估的第二阶段提出的几种替代方法的性能比较，然后对另一个数据集进行了概括研究。报道的结果表明，与当前的最新技术相比，在仇恨言论检测任务中，所提出的方案的分类质量出色。

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。

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。

从文本数据中推断出具有政治收费的信息是文本和作者级别的自然语言处理（NLP）的流行研究主题。近年来，对这种研究的研究是在伯特等变形金刚的代表性的帮助下进行的。尽管取得了很大的成功，但我们可能会询问是否通过将基于转换的模型与其他知识表示形式相结合，是否可以进一步改善结果。为了阐明这个问题，本工作描述了一系列实验，以比较英语和葡萄牙语中文本的政治推断的替代模型配置。结果表明，某些文本表示形式 - 特别是，BERT预训练的语言模型与句法依赖模型的联合使用可能胜过多个实验环境的替代方案，这是进一步研究异质文本表示的潜在强大案例在这些以及可能的其他NLP任务中。

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。

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.

在交叉语言设置中讨厌语音检测代表所有中型和大型在线平台的最重要的感兴趣区域。未能在全球范围内妥善解决这个问题已经过时地导致了道德上可疑的现实生活事件，人类死亡和仇恨本身的永久。本文说明了微调改变的多语言变压器模型（Mbert，XLM-Roberta）关于这一重要的社会数据科学任务，与英语到法语，反之亦然和每种语言的交叉思考，包括关于迭代改进和比较误差分析的部分。

媒体报道对公众对事件的看法具有重大影响。尽管如此，媒体媒体经常有偏见。偏见新闻文章的一种方法是改变选择一词。通过单词选择对偏见的自动识别是具有挑战性的，这主要是由于缺乏黄金标准数据集和高环境依赖性。本文介绍了Babe，这是由训练有素的专家创建的强大而多样化的数据集，用于媒体偏见研究。我们还分析了为什么专家标签在该域中至关重要。与现有工作相比，我们的数据集提供了更好的注释质量和更高的通知者协议。它由主题和插座之间平衡的3,700个句子组成，其中包含单词和句子级别上的媒体偏见标签。基于我们的数据，我们还引入了一种自动检测新闻文章中偏见的句子的方法。我们最佳性能基于BERT的模型是在由遥远标签组成的较大语料库中进行预训练的。对我们提出的监督数据集进行微调和评估模型，我们达到了0.804的宏F1得分，表现优于现有方法。

本次调查绘制了用于分析社交媒体数据的生成方法的研究状态的广泛的全景照片（Sota）。它填补了空白，因为现有的调查文章在其范围内或被约会。我们包括两个重要方面，目前正在挖掘和建模社交媒体的重要性：动态和网络。社会动态对于了解影响影响或疾病的传播，友谊的形成，友谊的形成等，另一方面，可以捕获各种复杂关系，提供额外的洞察力和识别否则将不会被注意的重要模式。

The rapid advancement of AI technology has made text generation tools like GPT-3 and ChatGPT increasingly accessible, scalable, and effective. This can pose serious threat to the credibility of various forms of media if these technologies are used for plagiarism, including scientific literature and news sources. Despite the development of automated methods for paraphrase identification, detecting this type of plagiarism remains a challenge due to the disparate nature of the datasets on which these methods are trained. In this study, we review traditional and current approaches to paraphrase identification and propose a refined typology of paraphrases. We also investigate how this typology is represented in popular datasets and how under-representation of certain types of paraphrases impacts detection capabilities. Finally, we outline new directions for future research and datasets in the pursuit of more effective paraphrase detection using AI.

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。

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。

讽刺可以被定义为说或写讽刺与一个人真正想表达的相反，通常是为了侮辱，刺激或娱乐某人。由于文本数据中讽刺性的性质晦涩难懂，因此检测到情感分析研究社区的困难和非常感兴趣。尽管讽刺检测的研究跨越了十多年，但最近已经取得了一些重大进步，包括在多模式环境中采用了无监督的预训练的预训练的变压器，并整合了环境以识别讽刺。在这项研究中，我们旨在简要概述英语计算讽刺研究的最新进步和趋势。我们描述了与讽刺有关的相关数据集，方法，趋势，问题，挑战和任务，这些数据集，趋势，问题，挑战和任务是无法检测到的。我们的研究提供了讽刺数据集，讽刺特征及其提取方法以及各种方法的性能分析，这些表可以帮助相关领域的研究人员了解当前的讽刺检测中最新实践。

We present the Verifee Dataset: a novel dataset of news articles with fine-grained trustworthiness annotations. We develop a detailed methodology that assesses the texts based on their parameters encompassing editorial transparency, journalist conventions, and objective reporting while penalizing manipulative techniques. We bring aboard a diverse set of researchers from social, media, and computer sciences to overcome barriers and limited framing of this interdisciplinary problem. We collect over $10,000$ unique articles from almost $60$ Czech online news sources. These are categorized into one of the $4$ classes across the credibility spectrum we propose, raging from entirely trustworthy articles all the way to the manipulative ones. We produce detailed statistics and study trends emerging throughout the set. Lastly, we fine-tune multiple popular sequence-to-sequence language models using our dataset on the trustworthiness classification task and report the best testing F-1 score of $0.52$. We open-source the dataset, annotation methodology, and annotators' instructions in full length at https://verifee.ai/research to enable easy build-up work. We believe similar methods can help prevent disinformation and educate in the realm of media literacy.