ソーシャルメディアは流通する情報が爆発的に増加する中で、信頼できない情報も増加しており、情報の信頼性を判別する技術の重要性が高まっています。本論文では、ソーシャルメディアにおけるテキストと感情埋め込みに基づく双方向GCNを利用した信頼できない情報判別手法を提案します。提案する手法は、文脈、感情の分布、伝播構造を同時に考慮した不信情報判別モデルを構成します。BERTの文脈分析能力を通じて投稿やコメントのテキスト特徴を抽出し、BARTの生成特性を用いてスレッド全体の感情分布を算出します。双方向GCN(Bi-GCN)を適用して上下伝播構造を同時にモデル化し、信頼できない情報を判別します。提案する手法の優位性を示すために、さまざまな性能評価を実施します。”},{
Jung et al. (Sat,) studied this question.