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Textual Characteristics of News Title and Body to Detect Fake News: A Reproducibility Study
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In: Computer Science Faculty Publications and Presentations (2021)
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An Approach Utilizing Linguistic Features for Fake News Detection
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In: IFIP Advances in Information and Communication Technology ; 17th IFIP International Conference on Artificial Intelligence Applications and Innovations (AIAI) ; https://hal.inria.fr/hal-03287679 ; 17th IFIP International Conference on Artificial Intelligence Applications and Innovations (AIAI), Jun 2021, Hersonissos, Crete, Greece. pp.646-658, ⟨10.1007/978-3-030-79150-6_51⟩ (2021)
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Representation learning of writing style, application to news recommendation ; Apprentissage de la représentation du style écrit, application à la recommandation d’articles d’actualité
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In: https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-03420487 ; Apprentissage [cs.LG]. Université Paris-Saclay, 2021. Français. ⟨NNT : 2021UPASG010⟩ (2021)
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Abstract:
User modeling is an essential step when it comes to recommending products and offering services automatically. Social networks are a rich and abundant resource of user data (e.g. shared links, posted messages) that allow to model their interests and preferences. In this thesis, we propose to exploit news articles shared on social networks in order to enrich existing models with a new textual feature: the writing style. This thesis, at the intersection of the fields of natural language processing and recommender systems, focuses on the representation learning of writing style and its application to news recommendation. As a first step, we propose a new representation learning method that aims to project any document into a reference stylometric space. The hypothesis being tested is that such a space can be generalized by a sufficiently large set of reference authors, and that the vector projections of the writings of a "new" author will be stylistically close to the writings of a consistent subset of these reference authors. In a second step, we propose to exploit the stylometric representation for news recommendation by combining it with other representations (e.g. topical, lexical, semantic). We seek to identify the most relevant and complementary characteristics that can allow a more relevant and better quality recommendation of articles. The hypothesis that motivated this work is that the reading choices of individuals are not only influenced by the content (e.g. the theme of news articles, the entities mentioned), but also by the form (i.e. the style that can, for example, be descriptive, satirical, composed of personal anecdotes, interviews). The experiments conducted show that not only does writing style play a role in individuals' reading preferences, but also that, when combined with other textual features, it increases the accuracy and quality of recommendations in terms of diversity, novelty and serendipity. ; La modélisation des utilisateurs est une étape essentielle lorsqu'il s'agit de recommander des produits et proposer des services automatiquement. Les réseaux sociaux sont une ressource riche et abondante de données utilisateur (p. ex. liens partagés, messages postés) permettant de modéliser leurs intérêts et préférences. Dans cette thèse, nous proposons d'exploiter les articles d'actualité partagés sur les réseaux sociaux afin d'enrichir les modèles existants avec une nouvelle caractéristique textuelle : le style écrit. Cette thèse, à l'intersection des domaines du traitement automatique du langage naturel et des systèmes de recommandation, porte sur l'apprentissage de la représentation du style et de son application à la recommandation d'articles d'actualité. Dans un premier temps, nous proposons une nouvelle méthode d'apprentissage de la représentation du texte visant à projeter tout document dans un espace stylométrique de référence. L'hypothèse testée est qu'un tel espace peut être généralisé par un ensemble suffisamment large d'auteurs de référence, et que les projections vectorielles des écrits d'un auteur « nouveau » seront proches, d'un point de vue stylistique, des écrits d'un sous-ensemble consistant de ces auteurs de référence. Dans un second temps, nous proposons d'exploiter la représentation stylométrique du texte pour la recommandation d'articles d'actualité en la combinant à d'autres représentations (p. ex. thématique, lexicale, sémantique). Nous cherchons à identifier les caractéristiques les plus complémentaires pouvant permettre une recommandation d'articles plus pertinente et de meilleure qualité. L'hypothèse ayant motivé ces travaux est que les choix de lecture des individus sont non seulement influencés par le fond (p. ex. le thème des articles d'actualité, les entités mentionnées), mais aussi par la forme (c.-à-d. le style pouvant, par exemple, être descriptif, satirique, composé d'anecdotes personnelles, d'interviews). Les expérimentations effectuées montrent que non seulement le style écrit joue un rôle dans les préférences de lecture des individus, mais aussi que, lorsqu'il est combiné à d'autres caractéristiques textuelles, permet d'augmenter la précision et la qualité des recommandations en termes de diversité, de nouveauté et de sérendipité.
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Keyword:
[INFO.INFO-LG]Computer Science [cs]/Machine Learning [cs.LG]; Apprentissage automatique; Apprentissage profond; Deep learning; Diversité; Diversity; Machine learning; Natural language processing; News recommendation; Recommandation d'articles; Recommender system; Style écrit; Système de recommandation; Traitement automatique du langage naturel; Writing style
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URL: https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-03420487/file/2021UPASG010_HAY_archivage.pdf
https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-03420487
https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-03420487/document
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Examining Linguistic Biases in Telegram with a game theoretic analysis * ; L'examination des biais linguistiques dans Telegram avec une approche théorie des jeux
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In: à paraitre ; 3rd Multidisciplinary International Symposium on Disinformation in Open Online Media (MISDOOM 2021) ; https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-03328712 ; 3rd Multidisciplinary International Symposium on Disinformation in Open Online Media (MISDOOM 2021), Oxford Internet Institute, Sep 2021, Oxford (virtual), United Kingdom. pp.1-15 ; https://2020.misdoom.org/misdoom-2021/ (2021)
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Political polarization as a result of exposure to fake news ...
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Exploring ideological messages in newspaper editorials and news reports on the first human gene-editing case ...
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Analysing the Semantic Prosody of Timeliness in Letters to the Editor of “The Times” on the Armenian Question from 1914 to 1926 ...
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“Non credo ai miei occhi”! Un approccio psico-sociale alle visual fake news ...
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Offensive language dataset of Croatian, English and Slovenian comments FRENK 1.0
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Ekspress news article archive (in Estonian and Russian) 1.0
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Offensive language dataset of Croatian, English and Slovenian comments FRENK 1.1
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Keyword extraction datasets for Croatian, Estonian, Latvian and Russian 1.0
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