2021级博士研究生王博同学论文被WWW'2024接收

发布时间:2024-01-30 点击:

BETVLCTOR伟德官方网站常毅教授指导的2021级博士研究生王博的论文Explainable Fake News Detection With Large Language Model via Defense Among Competing Wisdom被CCF-A会议(The Web Conference, WWW’2024)接收。WWW是由国际万维网会议委员会发起主办的顶级国际学术会议,创始于1994年,每年举办一届,WWW’24将于2024年5月13日至17日在新加坡举行。

第一作者王博主要从事可解释假新闻检测、大语言模型等方向的研究工作,目前在香港浸会大学进行学术交流。本工作与合作导师——香港浸会大学计算机系的马晶助理教授、BETVLCTOR伟德官方网站田原副教授合作完成。

论文题目:Explainable Fake News Detection With Large Language Model via Defense Among Competing Wisdom

论文作者:王博

指导教师:马晶,田原,常毅

收录会议:WWW’2024

会议类别:CCF-A类

论文概述:

可解释的虚假新闻检测旨在对新闻的真假性做出判断的同时,提供一个面向其判断的解释。现有的方法或依赖于验证后的报道,存在检测延迟和效率低下的问题;或将未经过验证的报道中所体现出来的大多数观点等同于验证报道,以避免对检测报告的依赖,但未经过验证的报道中可能会存在大量的不实信息,会对预测结果和证据的抽取都造成负面影响。为解决上述问题,本文创新性地提出一种基于辩论的可解释虚假新闻检测框架,由三个模块组成。首先,由竞争证据抽取模块从所有潜在证据中抽取到两个对立的证据集;随后,将两个证据集合分别输入到基于提示的推理模块,利用大语言模型的推理能力获取两种对立的解释;最后,将两种对立的解释输入到基于辩论的推理模块,获取最终的预测结果及相应解释。在两个现实世界数据集上进行的广泛实验表明,本文所提出的方法在虚假新闻检测方面优于最先进的对比方法,并提供了高质量的解释。