A Multitask Learning Approach for Fake News Detection: Novelty, Emotion, and Sentiment Lend a Helping Hand
Přístup pro učení se více úkolů pro detekci falešných zpráv: novinka, emoce a cit půjčí pomocnou ruku
Year: 2021
Authors: Rina Kumari, Nischal Ashok, Tirthankar Ghosal, Asif Ekbal

Abstract (English):
The recent explosion in false information on social
media has led to intensive research on automatic fake news detection models and fact-checkers. Fake news and misinformation,
due to its peculiarity and rapid dissemination, have posed many
interesting challenges to the Natural Language Processing (NLP)
and Machine Learning (ML) community. Admissible literature
shows that novel information includes the element of surprise,
which is the principal characteristic for the amplification and
virality of misinformation. Novel and emotional information
attracts immediate attention in the reader. Emotion is the
presentation of a certain feeling or sentiment. Sentiment helps
an individual to convey his emotion through expression and
hence the two are co-related. Thus, Novelty of the news item
and thereafter detecting the Emotional state and Sentiment of
the reader appear to be three key ingredients, tightly coupled
with misinformation. In this paper we propose a deep multitask
learning model that jointly performs novelty detection, emotion
recognition, sentiment prediction, and misinformation detection.
Our proposed model achieves the state-of-the-art(SOTA) performance for fake news detection on three benchmark datasets,
viz. ByteDance, Fake News Challenge(FNC), and Covid-Stance
with 11.55%, 1.58%, and 21.76% improvement in accuracy,
respectively. The proposed approach also shows the efficacy over
the single-task framework with an accuracy gain of 11.53, 28.62,
and 14.31 percentage points for the above three datasets. The source code is available at https://github.com/Nish-19/MultitaskFake-News-NES

Abstract (Czech):
Nedávný výbuch falešných informací na sociálních
média vedla k intenzivnímu výzkumu automatických modelů fake news detection a ověřovačů faktů. Falešné zprávy a dezinformace,
vzhledem ke své zvláštnosti a rychlému šíření, představovaly mnoho
zajímavé výzvy v oblasti zpracování přirozeného jazyka (NLP)
a komunity Machine Learning (ML). Přípustná literatura
ukazuje, že neotřelé informace zahrnují moment překvapení,
což je hlavní charakteristika pro zesílení a
viralita dezinformací. Román a emocionální informace
přitahuje okamžitou pozornost čtenáře. Emoce jsou
prezentace určitého pocitu nebo sentimentu. Sentiment pomáhá
jedince, který by vyjadřoval své emoce prostřednictvím výrazu a
proto spolu tyto dvě věci souvisejí. Tedy novinka v novince
a následně zjištění emočního stavu a pocitu
čtečka vypadá jako tři klíčové ingredience, těsně spojené
s dezinformacemi. V tomto dokumentu navrhujeme hluboký multiúkol
učící se model, který společně provádí detekci novot, emocí
rozpoznávání, předpovídání nálad a odhalování dezinformací.
Náš navrhovaný model dosahuje nejmodernějších parametrů (SOTA) pro detekci falešných zpráv na třech srovnávacích datasetech,
viz. ByteDance, Fake News Challenge(FNC), a Covid-Stance
s 11,55%, 1,58% a 21,76% zlepšením přesnosti,
respektive. Navrhovaný přístup také ukazuje na účinnost
rámec jednoho úkolu se ziskem přesnosti 11,53, 28,62,
a 14,31 procentního bodu u výše uvedených tří souborů údajů. Zdrojový kód je dostupný na https://github.com/Nish-19/MultitaskFake-News-NES