DEIM Forum 2023 4c-9-5

フェイクニュース記事の誤り箇所抽出手法の提案
末吉 将也†

灘本 明代†† 甲南大学知能情報学部知能情報学科 〒 658–8501 兵庫県神戸市東灘区岡本 8-9-1
E-mail: †s1971054@s.konan-u.ac.jp, nadamoto@konan-u.ac.jp
あらまし

メディア上にはさまざまなニュースが存在しており，そのニュースの中にはフェイクニュースと言われる誤りを含むニュースが多数ある．このようなフェイクニュースが存在することにより，本来求めていたニュースを取得することができないことやフェイクニュースが拡散されるなどの問題が存在する．その問題の解決策として，フェイクニュースの訂正を行うということが考えられる．本論文では，フェイクニュースの誤り箇所の訂正を行うためにニュースの主人公に着目し，ニュース中のその主人公を含む文に対する「どこで」，「いつ」，「何をしたか」を抽出する．
そして，対象のフェイクニュースに対する正しいニュース群を抽出し，フェイクニュースの誤り箇所を抽出し，その訂正を行う．
キーワード フェイクニュース，Web ニュースはなく，誤り箇所を訂正するだけで正しいニュースに成り得る

1 はじめにインターネット上では，日々世界中で様々なニュースが発信され，その量は膨大になっている．さらに，我々が気になったことを調べるときや新規の情報を得る上でニュースは多大な役割を担っている．しかしながら，インターネット上の種々のニュースには，事実であるニュースのほかにデマや誤りを含むフェイクニュースが存在している．これらのようなフェイクニュースが存在することで，本来求めていたニュースを得ることができないほか，フェイクニュースを拡散される恐れがある．フェイ
クニュースが拡散されてしまうと，そのフェイクニュースを真実のニュースとして信じてしまう人が増え，様々な障害が起こる．これに対し，多くのフェイクニュースはファクトチェックが行われ，ファクトチェックサイト 1 で公開されている．しかしながら，既にファクトチェックが行われたフェイクニュースや見てすぐに明らかにフェイクであると判断が可能なフェイクニュースもあれば，そうでないフェイクニュースもある．ニュースを見てそれがフェイクかどうかを常にファクトチェックすることは困難である．そこでフェイクニュースを自動で抽出する研究は様々ある [1] [2]．
また，フェイクニュースの影響は大きい．例えば，2008 年にはユナイテッド航空の親会社の倒産に関するフェイクニュースにより，ユナイテッド航空の株価が 76 パーセント下落したことがある 2 ．また，2011 年の東日本大震災のような自然災害の時にもフェイクニュースが拡散され，これらのニュースを被災者が見てしまうことで避難への意識や減災に向けての行動を妨げてしまうなどのことが起こっている．このように，フェイクニュースの影響は大きく，そのフェイクニュースを取り除くことや誤り箇所を訂正することがフェイクニュースの拡散防止になると考える．フェイクニュースを抽出して削除するのでフェイクニュースも多数ある．例えば，「日本国内で消費されるトイレットペーパーの多くは中国で製造されたものを輸入しているが，新型コロナウイルスの影響で輸出入が困難になったことから日本国内ではトイレットペーパーが不足する」といったニュースでは，正しくは「日本で消費されているトイレットペーパーの多くは日本国内で製造されている」である．つまりは，「中国で製造されている」という部分が誤っているフェイクニュースである．そこで本研究では，フェイクニュースの誤りを訂正する手法の提案を行う．
本研究では，悪意の有無に関わらず誤字や脱字を含むニュースもフェイクニュースの対象とする．また，フェイクニュースの誤っている箇所を誤り箇所と呼ぶ．本論文で対象とする誤り箇所の訂正箇所は，本文中の「誰が（何が）」，「どこで」，「いつ」，「何を」，「なぜ」，「どのように」がニュース記事を作る際に重要である 3 ．そこで我々はニュースにおいては特に「誰が（何が）」が重要であると考え，本研究では，ニュースの「誰が (何が)」を主人公とし，その主人公において関係する，「どこで」，「いつ」，「何を」，「なぜ」，「どのように」が誤っているかどうかを判定し，その修正を行う．本研究ではこの主人公に対する「どこで」，「いつ」，「何を」，「なぜ」，「どのように」をまとめて「ニュース構成要素」と呼ぶ．また，本論文では，はじめとしてこれらのニュース構成要素のうち，「どこで」，「いつ」，「何をしたか」を対象とし，フェイクニュースの誤り箇所の抽出を行い，その訂正を行う．
具体的には，以下の手順で行う．
（ 1 ） 対象のフェイクニュースの主人公を抽出する．
（ 2 ） 対象のフェイクニュースのニュース構成要素を抽出する．
（ 3 ） (1) で抽出した対象のフェイクニュースの主人公と同じニュースを対象のニュースサイトから抽出する．

1：https://infact.press
2：https://jp.reuters.com/article/idJPnTK016021320080909

3：http://www.at-s.com/blogs/nie/study/howto.html

（ 4 ） (3) で抽出したニュース群から (2) で抽出したニュース構成要素の一部を含むニュースを抽出し，それを正しいニュースする．
（ 5 ） (2) と (4) のニュース構成要素から対象のフェイクニュースの誤り箇所を抽出する．
以下，2 章で関連研究について述べ，3 章で本研究での対象のフェイクニュースの定義を行う．4 章では提案手法によるフェイクニュース記事の誤り箇所抽出について述べる．5 章では提案手法での誤り箇所の抽出に対する評価を行い，結果とその考察について述べる．最後に，6 章で本論文のまとめと今後の課題について述べる．

2 関連研究フェイクニュースに対しては数多くの研究が行われている．
渡邉ら [3] は，地震や台風などの出来事に対して誤情報に多く使われているキーワードを取得し，そのキーワードからツイートを収集する．さらに，収集されたツイートを誤情報の支持・拡散ツイート，誤情報の反論・訂正ツイート に分類するためのコーパスの構築し，そのコーパスを用いて教師あり学習を用いて自動分類手法の提案を行っている. 中原ら [4] は，Twitter

3 フェイクニュースの定義
フェイクニュースは様々な研究によって種々定義されている．

Lazer ら [9] は「フェイクニュースとはニュースメディアのコンテンツを形式的には模倣するが，組織的な考えや意図は模倣しない物である」と定義している．Zhang ら [10] は「フェイクニュースとは主にインターネット上で公開・配信され，金融，政治，その他の利益のために意図的に読者を誤解させ，騙し，誘い込む為のあらゆる種類の情報やストーリーのこと」と定義している．本研究を行うにあたり，我々はファクトチェックの推進や普及に取り組む団体である FIJ 4 によりニュースを以下のようにレーティングされたものを参考に，本研究でのフェイクニュースを定義する．

•

正確

事実の誤りはなく，重要な要素が欠けていない．

•

ほぼ正確

一部は不正確だが，主要な部分・根幹に誤りはない．

•誤り全て，もしくは根幹部分に事実の誤りが存在する．

•虚偽においてデマかどうかをユーザが判断することを支援するため全て，もしくは根幹部分に事実の誤りが存在し，事実でないとの基準として，非公式リツイートに付加されたコメントをリツ知りながら伝えた疑いが濃厚である．

イートしたツイートの意見として抽出し，抽出したコメントに•不正確含まれる単語によって「危険度」と「訂正ツイート」の提示を正確な部分と不正確な部分が混じっていて，全体として正確性提案している．この提案手法によってデマであるツイートにてが欠如している．

検証した結果，訂正情報として非公式リツイートに付加された•ミスリード

コメントを確認している．梅島ら [5] は，間違った情報 (デマ)

一見事実とは異なることは言っていないが，釣り見出しや重要の拡散を防止するため， Twitter 上におけるデマを含むツイーな事実の欠如などにより，誤解の余地が大きい．

トとデマの訂正を含むツイートの拡散に関して，ツイートの内

•

根拠不明

容とそのツイートが拡散されやすいかどうかの仮説を立ててい誤りと証明できないが，証拠や根拠がないまたは，非常に乏る．そして，それらのツイートの内容をポジティブ，ネガティしい．

ブなどの評価属性をもとに評価し，分析を行なっている．岡山

•

判定留保

ら [6] は，フェイクニュースと政治のニュースから学習を行っ真偽を勝目することが困難．誤りの可能性が強くはないが，誤たフェイクニュース分類機を作成し，Yelp のレビューに対してりでないとも否定もできない．

フェイクかどうかの分析をしている．さらに，フェイクと分類

本研究では上記レーティングの内，ほぼ正確と誤り，不正確されたレビューとフェイクでないと分類されたレビューを比較を対象とする．例えば，「三笘は 2014 年に FIFA ワールドカッし，フェイクなテキストを含むレビューの言語的特徴の分析をプに出場した」や「FIFA ワールドカップは 2022 年にフラン行っている．これらの研究ではフェイクニュースに対して反論

スで開催された」などのニュースは全体として正確性が欠如さや訂正ツイートの抽出や評価属性や言語的な特徴をもとに分析れているため「不正確」に分類される．

を行なっているのに対し，本研究ではフェイクニュースに対し

つまりは本論文では，捏造されたニュースや真実のニュースて間違い部分を抽出することを行なっている点が異なっている．

を改ざんしているフェイクニュースに書き換えたもの，単に不QU ら [7] は，デマの特徴や発生の原因を分析，考察しデー正確なニュースなども含めて，悪意の有無に関わらず，誤字やタの前処理と機械学習によりデマ情報を検知する分類機を作成

脱字のような間違いを含むニュース全てをフェイクニュースとし，デマ検知アルゴリズムを開発した．山本ら [8] は，ウェブ定義する．

検索プロセスにおいて検索結果の信憑性判断への注意喚起を目的とする．新しいタイプのクエリ推薦手法を提案している．これらの研究ではデマ情報やデマの発生原因の特徴やウェブ検索の特徴を用いているのに対し，本研究では新聞記事の構成を用

4 フェイクニュースの誤り箇所の抽出手法
まず初めに，フェイクニュースの誤り箇所の訂正を行うためいている点が異なる．
4：https://ﬁj.info/introduction/guideline

に誤り箇所の抽出を行う．図 1 にフェイクニュース抽出のイとは限らない．これを {M, f Di , f Pi , f Wi } で示す．f はフェメージ図を示す．

イクニュース f を示し，i は 1 つのフェイクニュースにおける

4. 1 対象のフェイクニュースの主人公の決定方法

ニュース構成要素の数である．
具体的な例を表 1 に示す．

本研究ではニュースの根幹部分の抽出を行うため，まず初めにニュースの主人公を抽出する．ここで，ニュースの主語は人だけでなく，物や動物等である場合があるため，主人公は人だ
けではなく，名詞も対象とする．

4. 3 対象のフェイクニュースに対する正しいニュースの取得
正しいニュースとして，毎日新聞 6 と朝日新聞 7 を使用する．
これらの新聞社のニュース記事には，まれにフェイクニュース主人公の抽出手順を以下に示す．

が紛れ込んでしまっている場合がある．しかしながら，本論文（ 1 ） タイトルに人物名がある場合，その人物名をそのニューではフェイクニュースかどうかの判定は研究の対象としていな

スの「主人公候補」とする．

いため，毎日新聞と朝日新聞のニュース記事は全て真実が書（ 2 ） タイトルに人名がない場合，本文中で (名詞)+「は」かれているという想定で研究を行っている．決定したフェイクまたは (名詞)+「が」が出てきた時，その名詞を「主人公候補」

ニュースのニュース構成要素より対象のフェイクニュースに対とする．

する正しいニュースの取得を行う．以下に正しいニュースの取（ 3 ） 「主人公候補」がない場合，タイトルにある名詞を得手順を述べる．

「主人公候補」とする．

（ 1 ） フェイクニュースの主人公 M を含むニュースを毎日新（ 4 ） 「主人公候補」が 1 人，1 つの場合，その「主人公候聞と朝日新聞から抽出する．抽出したニュースを正しいニュー補」を「主人公」とする．

ス候補と呼ぶ．

（ 5 ） 「主人公候補」が複数ある場合，そのニュースの第 1（ 2 ） 正 し い ニュー ス 候 補 か ら ，ニュー ス 構 成 要 素

段落で最も出現数の多い人物名を「主人公」とする．

{M, SDjk , SPjk , SWjk } を全て抽出する．この時，S は正しい

4. 2 対象のフェイクニュースのニュース構成要素の抽出方法
対象のフェイクニュースに対して決定した「主人公」を含む文のみを抽出する．抽出した文それぞれに対して Mecab 5 にて形態素解析を行い，ニュース構成要素をそれぞれの文から抽出する．ここで，フェイクニュースの主人公を M とする．ニュース構成要素の抽出手法を以下に示す．

•いつ (When)「いつ (Di )」は時間を表しているため，(数)+「年」や (数)+「月」が出てきた時，その (数)+「年」や (数)+「月」を「いつ」として抽出する．

•

どこで (Where)「どこで (Pi )」は場所を表しているため，「東京」や「大阪」などの地域を表す固有名詞や「国会」などの一般名詞+「で」や固有名詞または一般名詞+「に」が出てきた時，その固有名詞または一般名詞を「どこで」として抽出する．

•

何をしたか (What)

ニュース候補 S を示し，j は S の数を示す．また，k は j に含まれるニュース構成要素の数を示す．
（ 3 ） {M, f Di , f Pi , f Wi } と {M, SDjk , SPjk , SWjk } を比較し，M 以外の要素が 1 つ以上あっている場合は，その S を正しいニュースとする．
例えば，「三笘は 2014 年に FIFA ワールドカップに 出場した。」というフェイクニュースがあった場合，M が「三笘」で

f D1 が「2014 年」で f P1 が「FIFA ワールドカップ」で，f W1が「出場した」となる．これに対し「三笘は 2022 年に FIFA
ワールドカップに 出場した。」というニュースは M が「三笘」
で SD11 が「2022 年」で SP11 が「FIFA ワールドカップ」で，SW11 が「出場した」となる．つまりは，フェイクニュースは三笘, 2014 年, FIFA ワールドカップ, 出場したとなり，正しいニュース候補は三笘, 2022 年, FIFA ワールドカップ, 出場したとなる．これにより，この S は正しいニュースであることがわ
かる．表 2 にフェイクニュースとそれに対する正しいニュースの例を示す．

「何をしたか (Wi )」は「何を」という目的語と「したか・するか」という述語の連語である．まずは，「したか・するか」に着

4. 4 対象のフェイクニュースの誤り箇所抽出

目し，動作を表す動詞を抽出する．しかし，「笑う」や「泣く」

4. 3 節にて抽出した対象のフェイクニュースのニュース構成などは目的語がなくともある程度の意味は理解できる．しかし要素と正しいニュースのニュース構成要素を比較することによながら，「食べる」や「読む」などは目的語がないと文を完全にり，対象のフェイクニュースの誤り箇所を抽出するとともに，理解することが困難である．そのため，(名詞)+「を」+(動詞)正しい値も決定する．以下に比較結果について述べる．

や，(名詞)+(動詞) の形になっているものを「何をしたか」と•{M, f Di , f Pi , f Wi } と {M, SDjk , SPjk , SWjk } が全てして抽出する．以上のような形になっていない場合には，動詞同じ場合のみを「何をしたか」として抽出する．1 つのフェイクニュー

ニュース構成要素が全て同じ場合は S もフェイクニュースでスは主人公 M ，いつ (f Di ), どこで (f Pi ), 何をしたか (f Wi )ある．

から構成される．1 つのフェイクニュースに主人公 M は 1 つ•{M, f Di , f Pi , f Wi } と {M, SDjk , SPjk , SWjk } が全てであるが，いつ (f Di ), どこで (f Pi ), 何をしたか (f Wi ) は 1 つ
6：https://mainichi.jp
5：https://taku910.github.io/mecab/

7：https://www.asahi.com

図1

フェイクニュース抽出のイメージ図
表1

ニュース構成要素

例文

主人公

どこで

いつ何をしたか大谷翔平は 2000 年に WBC で先発投手を務めた。

大谷翔平

WBC

2000 年

先発投手を務めた0

引退発表をした

ダルビッシュ有は Instagram で引退発表をした。 ダルビッシュ有 Instagram
錦織圭は 2008 年にプロデビューをした。

錦織圭

0

大坂なおみは監督を辞任した。

大坂なおみ

0

表20

監督を辞任した

誤り箇所の抽出

フェイクニュース

(1)

2008 年 プロデビューをした

フェイクニュースに対する正しいニュース

FIFA ワールドカップは 2022 年に フランスで 開催された。 FIFA ワールドカップは 2022 年に カタールで 開催された。

(2) 侍ジャパンは 2015 年に 東京ドームで キューバと対戦した。 侍ジャパンは 2017 年に 東京ドームで キューバと対戦した。
(3)

ダルビッシュ有は 東京オリンピックに 出場した。

ダルビッシュ有は WBC に 出場した。

(4)

WBC 第 5 回大会は 2020 年に 開催された。

WBC 第 5 回大会は 2023 年に 開催された。

(5)

大谷翔平は 2020 年に ホームランダービーに 出場した。

大谷翔平は 2021 年に ホームランダービーに 出場した。

異なる場合

表 3 の (4)(5)(6) である．(4) の場合はあるグループについてのフェイクニュースとトピックが異なるニュースである．

ニュースであるが，タイトルで一部メンバーを説明しているた•{M, f Di , f Pi , f Wi } と {M, SDjk , SPjk , SWjk } が 1 つめ，その人が主人公となった．(5) の場合は，ある人が別のあ以上異なる場合る人について語る際に主人公が入れ変わってしまった．これは，その異なっている要素が誤り箇所であり，その要素の S の要素語る人についての説明や「ダルビッシュ有は言及した」のようの値が誤り箇所の正しい値である．に，語る側の人の名前がタイトルにも第 1 段落にも多く出てく

このようにしてフェイクニュースの誤り箇所を抽出する．

るためであり，今後の課題である．(6) の場合は，主人公に対してのあだ名などの別名の取得ができなかった．これは，タイ5 実験

主人公の抽出手法とニュース構成要素の抽出手法，および誤り箇所の抽出手法の有用性を示す 3 つの評価実験を行った．

5. 1 実験 1：主人公の抽出実験
実験の目的として，抽出した主人公が実際にそのニュースの主人公であるかの実験を行う．
実験方法

2022 年 12 月から 2023 年 2 月までの毎日新聞よりニュース記
事をランダムに 100 件を対象に，各々の主人公を抽出し，適合率を求める．正解データは人手により求める．
結果と考察
適合率は 0.93 であり，ほとんどのニュースにおいて主人公が抽出できていることがわかった．表 3 に実験に用いたデータの一部と抽出した主人公を示す．主人公を誤って抽出した悪い例はトルでは主人公の本名またはあだ名のどちらかしか書いておらず，ニュース本文にて本名とあだ名どちらも書いている場合があるためである．これは今後の課題である．

5. 2 実験 2：ニュース構成要素の実験
本実験の目的は，ニュース記事の「主人公」からニュース構成要素がそれぞれ正しく抽出できているかの実験を行う．

5. 2. 1 ニュース構成要素「いつ」の実験
ニュース記事の「主人公」からニュース構成要素である「いつ」が正しく抽出できているかの実験を行う．
実験方法

2022 年 12 月から 2023 年 2 月までの毎日新聞よりニュース記事をランダムに抽出した 100 件のニュース記事に対して，抽出したニュース構成要素の「いつ」の適合率を求める．また，
本実験で用いた主人公は全て正しい主人公を使用した．正解

表3

主人公の抽出実験の結果

ニュース番号

ニュース概要抽出した主人公

正解(1)

永岡桂子は 8 日の衆院予算委員会で、督促や過料を怠っていたと認めた。

永岡桂子

永岡桂子

(2)

立憲民主党が衆院憲法審に欠席の方針を説明した。

立憲民主党

立憲民主党

(3)

高梨沙羅がインスタグラムに心境つづる。

高梨沙羅

高梨沙羅

(4)

日本サッカー協会は、なでしこジャパンに熊谷紗希らを選出した。

熊谷紗希

日本サッカー協会(5)

ダルビッシュ有が栗山監督について言及した。

ダルビッシュ有栗山監督(6)

東谷義和はアラブ首長国連邦などに滞在し、一度も登院していない。

東谷義和

東谷義和
ガーシー

データは人手により決定した．

したか」として抽出した．また，(5) では「子育てがしやすい」

結果と考察といった述語が「子育てをする」のみを「何をしたか」として適合率は 0.94 であり，高い適合率となった．表 4 に抽出し抽出し，正しく意味を伝えれないことがある．これらは今後のたニュースと主人公，「いつ」の結果を示す．
「いつ」が抽出できなかった例として表 4 の (5)(6) があり，「10 年ぶり」や「18 年越し」といった相対的な年数や日数を正しく抽出できなかった．
これは今後の課題である．

5. 2. 2 ニュース構成要素「どこで」の実験
ニュース記事の「主人公」からニュース構成要素である「どこで」が正しく抽出できているかの実験を行う．
実験方法

2022 年 12 月から 2023 年 2 月までの毎日新聞よりニュース記事をランダムに抽出した 100 件のニュース記事に対して，抽出したニュース構成要素の「どこで」の適合率を求める．また，本実験で用いた主人公は全て正しい主人公を使用した．正解
データは人手により決定した．
結果と考察
適合率は 0.90 であり，高い適合率となった．表 5 に抽出したニュースと主人公，「どこで」の結果を示す．
「どこで」が抽出できなかった例として表 5 の (5)(6)(7) がある．本研究では，「Instagram で」や「Twitter に」などの SNS に投稿されたものも「どこで」として抽出している．そのため，「どこで」を(名詞)+「に」としているため，本来取得したい場所や試合名とは関係のないものを取得することがある．これは今後の課題である．

5. 2. 3 ニュース構成要素「何をしたか」の実験
ニュース記事の「主人公」からニュース構成要素である「何をしたか」が正しく抽出できているかの実験を行う．
実験方法

課題である．

5. 3 実験 3：誤り箇所抽出実験
提案したフェイクニュースの誤り箇所の抽出手法の有用性を示す実験を行う．
実験方法
フェイクニュースとして，InFact よりファクトチェック済のフェイクニュース 94 件を抽出する．このフェイクニュースは新型コロナウイルスや参議院選など様々なトピックからなる．
正しいニュースは 2019 年 7 月 1 日から 2022 年 12 月 31 日までの毎日新聞と朝日新聞のデータを使用する. 各々94 件のフェイクニュースから提案手法を用いて誤り箇所を抽出する．そして，正解データと比較して適合率を求める．正解データは人手により，各々フェイクニュースの誤り箇所を決定する．
結果と考察
適合率が 0.70 であり，あまり高くなかった．結果の一部を
表 7 に示す．誤り箇所を正しく抽出できない例として，表 7 の(3)(4) があり，(3) の場合は，正しいニュースが取得できなかったため，誤り箇所の抽出や修正ができなかった．(4) の場合は，フェイクニュースの主人公としてファミリーネームのみを抽出している．そのため，同姓でニュース構成要素のうち１つでも同じ場合には，関係のない人でも正しいニュースとして取得され誤り箇所が抽出される．これは今後の課題である．

6 まとめと今後の課題
本論文では，ニュース記事の重要な語である主人公に着目

2022 年 12 月から 2023 年 2 月までの毎日新聞よりニュースし，その主人公に対する，「どこで」，「いつ」，「何をしたか」で記事をランダムに抽出した 100 件のニュース記事に対して，抽構成されるニュース構成要素により，フェイクニュースの誤り出したニュース構成要素の「何をしたか」の適合率を求める．

箇所の抽出方法の提案を行った．具体的には，まず初めにフェ

また，本実験で用いた主人公は全て正しい主人公を使用した．

イクニュースの「主人公」の抽出手法を提案して，主人公を決正解データは人手により決定した．

定した．そして，その主人公に対してニュース構成要素の取得結果と考察手法を提案した．最後にニュース構成要素を用いて他のニュー適合率は 0.90 であり，高い適合率となった．表 6 に抽出した

スと比較することにより，対象のフェイクニュースの誤り箇所

ニュースと主人公，「何をしたか」の結果を示す．
「何をしたか」の抽出手法を提案した．評価実験を行い，これら 3 つの提案が抽出できなかった例として表 6 の (4)(5) がある．(4) は「日手法の有用性を示した．本論文では，「なぜ」と「どのように」本には存在する」という意味での「日本にはいる」という述語の 2 つの要素の抽出手法の提案を行なっていなかった．これをであるが，「日本に入国する」といった「はいる」のみを「何を今後の課題とする．また，主人公決定時に，対象の文に主語が表4

ニュース構成要素「いつ」の実験結果

番号

ニュース概要

主人公

いつ

(1)

ダルビッシュ有は 2 月 9 日にサンディエゴ・パドレスと 6 年間総額 1 億 800 万ドルで契約延長に合意した

ダルビッシュ有2月9日(2)大谷翔平は 1 月 6 日に日本代表入りが正式に決まった。

大谷翔平

1月6日

(3)

錦織選手は 2022 年 1 月に股関節を手術し、2022 年 10 月には右足首を捻挫，公式戦への復帰に向けリハビリを続けています。

錦織圭

2022 年 1 月

錦織圭

2022 年 10 月(4)

2 月 20 日に WTA 世界ランキングが発表され、大坂なおみは前週から変わらず 66 位をキープした。

大坂なおみ

2 月 20 日(5)

バンクーバー五輪代表の織田信成は 10 年ぶりに全国大会に出場した。

織田信成

10 年

(6)

石井一成は 18 年越しの夢を果たすためにチャレンジャーとして K-1 に臨む。

石井一成

18 年

表5
番号(2)

ニュース構成要素「どこで」の実験結果

ニュース概要主人公

どこで京都府舞鶴市で元市議の鴨田秋津氏が現職の多々見良三氏ら 3 人を破って初当選した。 鴨田秋津氏

京都府舞鶴市(3)

車いすテニスの第一人者の国枝慎吾さんが 7 日、東京都で記者会見をした。

国枝慎吾

東京都

(4)

1 月に開催されたテニスの全豪オープン車いすの部男子シングルスで準優勝した

小田凱人

全豪オープン車いすの部男子シングルス

小田凱人が 6 日、愛知県大口町で結果を報告した。

小田凱人

愛知県大口町(5)

高梨沙羅はインスタグラムを更新し、チームメイトに感謝を表現した。

高梨沙羅

チームメイト(6)

政府は８日、重要設備を導入する際に事前審査の指針案を公表した。

政府

際

(7)

石川祐希は真摯にバレーボールに向き合っていきたいと語った。

石川祐希

真摯石川祐希バレーボール表6

ニュース構成要素「何をしたか」の実験結果

番号

ニュース概要

主人公

何をしたか

(1)

ダルビッシュ有は真ん中高めのツーシームをスタンドまで運んだ村上を絶賛した

ダルビッシュ有

村上を絶賛した

ロサンゼルス・エンゼルスの大谷翔平が大谷翔平

1 位に輝いた(2)

MLB ネットワークの選手ランキングで 2 年連続の 1 位に輝いた。
男子テニスの錦織圭が、エントリーしていた

錦織圭

エントリーしていた

2 月のデルレービーチ・オープンの出場を取りやめた。

錦織圭

出場を取りやめた(4)

13 頭のジャイアントパンダが日本にはいる。

ジャイアントパンダはいる(5)

福井県は子育てしやすい県に選ばれた

福井県

選ばれた

福井県

子育てする

(3)

表7

誤り箇所抽出実験の結果

番号

誤り箇所を含む文

フェイクニュースのニュース構成要素

正しいニュースのニュース構成要素

誤り箇所

(1)

羽田雄一郎は都内の会合で、{ 羽田雄一郎，0，会合，倒れる }{ 羽田雄一郎，0，車中，倒れる }会合

TikTok が他アプリで{TikTok，-，他のアプリ，{TikTok, -, 使用中, クリップボードを読み取っている }入力中のテキストを読み取っている。

テキストを読み取っている }体調不良を訴えて倒れる

(2)
(3)
(4)

他のアプリ
フェイクニュース

国交省は、2005 年に北海道に{ 国交省，2005 年，北海道，

中国人 500 万人移住計画を発表した。

中国人 500 万人移住計画を発表した }{0, 0, 0, 0}

ジョーンズがテキサス州で{ ジョーンズ，0，テキサス州，逮捕された。}

1 から作成された
フェイクニュース

{ ジョーンズ，0，フロリダ州，逮捕された。}

テキサス州

不正投票事件により逮捕された。

抜けている場合を考慮していないため，このように主語が抜けている場合の対応をする．さらに同義語にも対応する予定である．また本論文では，フェイクニュースか否かが分かっていな[2]いニュースを対象としていないが，今後これらのニュースに対しても対応してゆく予定である．

7 謝

[3]

辞[4]

論文の一部は JSPS 科研費 19H04218，20K12085，及び私学助成金 (大学間連携研究助成金) の助成によるものである．こ[5]

こに記して謹んで感謝の意を表する．
[6]

文

献

[1] 古川 凌也，伊藤 大貴，高田 雄太，熊谷 裕志，神薗 雅紀，白石 義明，森井 昌克， SNS ユーザの自己紹介文にあらわれる偏りに着目したフェイクニュース検知 In: IEICE Conferences Archives.

[7]

The Institute of Electronics, Information and Communication Engineers, 2021.
柳 裕太，田原 康之，大須賀 昭彦，清 雄一, 画像付きフェイク
ニュースとジョークニュースの検出・分類に向けた機械学習モデ
ルの検討 研究報告知能システム (ICS),2019-ICS-193，pp.1-8,
2019．
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