A Survey on Explainable Fake News Detection

Ken Mishima, Hayato Yamana

研究成果: Review article査読

抄録

The increasing amount of fake news is a growing problem that will progressively worsen in our interconnected world. Machine learning, particularly deep learning, is being used to detect misinformation; however, the models employed are essentially black boxes, and thus are uninterpretable. This paper presents an overview of explainable fake news detection models. Specifically, we first review the existing models, datasets, evaluation techniques, and visualization processes. Subsequently, possible improvements in this field are identified and discussed.

本文言語English
ページ(範囲)1249-1257
ページ数9
ジャーナルIEICE Transactions on Information and Systems
E105D
7
DOI
出版ステータスPublished - 2022

ASJC Scopus subject areas

  • ソフトウェア
  • ハードウェアとアーキテクチャ
  • コンピュータ ビジョンおよびパターン認識
  • 電子工学および電気工学
  • 人工知能

フィンガープリント

「A Survey on Explainable Fake News Detection」の研究トピックを掘り下げます。これらがまとまってユニークなフィンガープリントを構成します。

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