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저자정보
김중훈 (고려대학교) 박새란 (고려대학교) 이지윤 (고려대학교) 김재희 (고려대학교) 강필성 (고려대학교)
저널정보
대한산업공학회 대한산업공학회지 대한산업공학회지 제50권 제1호
발행연도
2024.2
수록면
36 - 46 (11page)
DOI
10.7232/JKIIE.2024.50.1.036

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With the advent of the internet and social media, fake news has become easily generated and disseminated, causing severe societal issues. The development of robust fake news detection models to mitigate the damages incurred from fake news necessitates a substantial volume of high-quality fake news data. However, there exists a significant shortage of publicly available datasets that embody such quality. In this study, we propose an unsupervised learning-based framework for generating fake news, solely leveraging real news data. This proposed framework is structured into four key phases: similar news exploration, fake news title generation, labeling error filtering, and data quality verification. Moreover, we introduce a novel set of evaluation metrics to assess the quality of the generated fake news data in terms of reliability, diversity, and complexity. Through extensive experiments, we have validated the effectiveness of the proposed framework and evaluation metrics, paving the way for more nuanced approaches to the creation and analysis of fake news datasets.
#Natural Language Processing #Fake News Generation #Evaluation Metrics

목차

1. 서론
2. 관련 연구
3. 제안 방법론
4. 실험 및 결과
5. 결론
참고문헌

참고문헌 (17)

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Chung, J., Gulcehre, C., Cho, K., and Bengio, Y. (2014), Empirical Evaluation of Gated Recurrent Neural Networks on Sequence Modeling, arXiv preprint arXiv:1412.3555. google schola Devlin, J., Chang, M., Lee, K., and Toutanova, K. (2018), Bert: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding, arXiv preprint arXiv:1810.04805. google schola Huang, K., McKeown, K., Nakov, P., Choi, Y., and Ji, H. (2022), Faking Fake News for Real Fake News Detection: Propaganda-loaded Training Data Generation, arXiv preprint arXiv:2203.05386. google schola Hwang, Y., and Kwon, O. (2017), Conceptualizing and Regulating Fake News Means: Self-regulation of Internet Service Providers, With a Focus on Korea. Media and Law, 16(1), 53-101. google schola Jang, J., Cho, H., Lee, J., and Kim, M. (2021), Development of a Hierarchical Deep Learning Model for Fake News Detection with Different Statements and Building a Fake News Dataset. Development and Fake News Dataset Construction, Korea Intelligence Conference Proceedings, 1939-1941. google schola

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