大規模言語モデルによる時系列を考慮したフェイクニュース生成

大規模言語モデルの登場により，フェイクニュース検出タスクに新たな課題が生じている．既存の検出タスクの多くは，そのF1スコアが90%を超えている．これは1つのニュース記事だけに着目し，その言語的特徴等を手掛かりにした，簡易的なタスク設定が原因と考える．そこで本研究では，大規模言語モデルを用いて，既存のフェイクニュース検出器に検出されにくいフェイクニュースの生成を試みた．具体的には，時系列順に並んだ複数の記事に着目し，論理的に一貫したフェイクニュースを生成することを目標にした．