Fact-checking based fake news detection: a review

要約

本稿では、事実ベースのフェイクニュースに関する研究成果を、タスクと問題、アルゴリズム戦略、データセットの観点からレビューし、要約する。まず、事実ベースのフェイクニュース検出のタスク定義と中核的な問題を体系的に説明する。第二に、アルゴリズムの原理に基づいて既存の検出方法を要約する。第三に、この分野における古典的なデータセットと新たに提案されたデータセットを分析し、それぞれのデータセットにおける実験結果を要約する。最後に、既存の手法の長所と短所をまとめ、この分野の手法が直面する可能性のあるいくつかの課題を提案し、研究の次の段階を展望する。本稿が、この分野におけるその後の研究の参考となることを期待している。

要約(オリジナル)

This paper reviews and summarizes the research results on fact-based fake news from the perspectives of tasks and problems, algorithm strategies, and datasets. First, the paper systematically explains the task definition and core problems of fact-based fake news detection. Second, the paper summarizes the existing detection methods based on the algorithm principles. Third, the paper analyzes the classic and newly proposed datasets in the field, and summarizes the experimental results on each dataset. Finally, the paper summarizes the advantages and disadvantages of existing methods, proposes several challenges that methods in this field may face, and looks forward to the next stage of research. It is hoped that this paper will provide reference for subsequent work in the field.

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