Mining False Information on Twitter for a Major Disaster Situation
Mining False Information on Twitter for a Major Disaster Situation
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在 Twitter 上挖掘重大灾难情况的虚假信息
DOI：
10.1007/978-3-319-09912-5_9
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发表时间：
2014
期刊：
影响因子：
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通讯作者：
and Kentaro Inui
中科院分区：
文献类型：
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作者：
Keita Nabeshima;Junta Mizuno;Naoaki Okazaki;and Kentaro Inui
社交网络服务（SNS），如Twitter，不仅传播有用的信息，而且传播虚假信息。识别这些虚假信息是至关重要的，以保持SNS上的信息可靠。本文的目的是开发一种从大量的推文中提取虚假信息的方法。我们通过使用一套语言模式来纠正错误信息。更具体地，所提出的方法提取匹配指定的校正模式的文本段落，将段落聚类为虚假信息的主题，并选择表示每个虚假信息的主题的段落。在实验中，我们手动建立了一个评价集，并证明了所提出的方法的有效性。
Social networking services (SNS), such as Twitter, disseminate not only useful information, but also false information. Identifying this false information is crucial in order to keep the information on a SNS reliable. The aim of this paper is to develop a method of extracting false information from among a large collection of tweets. We do so by using a set of linguistic patterns formulated to correct false information. More specifically, the proposed method extracts text passages that match specified correction patterns, clusters the passages into topics of false information, and selects a passage that represents each topic of false information. In the experiment we conduct, we build an evaluation set manually, and demonstrate the effectiveness of the proposed method.