تحديد المصداقية للمنشورات العربية في شبكات التواصل الاجتماعي باستخدام منهجية التعلم بالنقل

Other Title(s)

Determine the credibility of Arabic posts on social media using transformers

Joint Authors

غنيم، ندى
جوخدار، عمار
أحمد حسين

Source

مجلة جامعة دمشق للعلوم الهندسية : مجلة علمية محكمة دورية

Publisher

Damascus University

Publication Date

2022-12-31

Country of Publication

Syria

No. of Pages

11

Main Subjects

Learning Technology

Arabic Abstract

شهدت السنوات الأخيرة توسعا لافتا في استخدام شبكات التواصل الاجتماعي مثل تويتر و فيسبوك و انستغرام، مما أتاح للملايين من المستخدمين من مختلف الأعمار و الأجناس تطوير علاقاتهم الاجتماعية و المهنية.

لكن لم يقتصر أثر شبكات التواصل الاجتماعي على التواصل بين المستخدمين، بل أصبحت مكانا لنشر الأخبار عن الأحداث التي تحصل في العالم، وهذا ما سهل نشر الأخبار الكاذبة حول الأحداث التي تحصل في العالم.

تنتشر الأخبار الكاذبة خاصة أثناء الأحداث والأوبئة مثل وباء كورونا، الذي يؤدي بدوره إلى قبول الأفراد لهذه الادعاءات الوهمية التي قد تكون ضارة، يمكن أن يقلل الكشف السريع للأخبار الكاذبة من انتشار الذعر و الارتباك بين أفراد المجتمع.

نقدم في هذه الورقة منهجية مقترحة للكشف عن مصداقية التغريدات باللغة العربية، عبر التعرف بداية على ما إذا كانت التغريدة تحوي معلومات أم لا لتمييز التغريدات الهامة، ثم تحديد درجة مصداقية التغريدة عبر حساب التشابه بين التغريدة والعناوين التي يجري الحصول عليها بنتيجة إجراء بحث عن محتوى التغريدة.

قمنا بإنشاء مجموعة معطيات منمطة مؤلفة من 5000 تغريدة.

جرى تقييم المنهجية المقترحة على المدونة خاصتنا و على مدونة 2021 NLP4IF و أظهرت النتائج أن دقة النموذج على المدونة اليدوية كانت الأفضل وبلغت 0.91.

English Abstract

Recently, online social networks, like Twitter, Facebook, Instagram, and others have revolutionized interpersonal communication and allowed millions of users of different ages and genders to develop their social and professional relationships, which increased spreading false information and fake news.

Fake news is especially prevalent in the events and pandemics like the covid-19 pandemic, leading to individuals accepting bogus and potentially deleterious claims and articles.

Quick detection of fake news can reduce the spread of panic and confusion among the public.

In this article, we present our approach to analyze the credibility of Arabic information on social media, which is presented in the form of a two-step pipeline.

The first step classifies the tweet if it contains information or not, and the second step calculates the distance between the tweet text and the titles obtained from the search results to calculate the credibility of the tweet.

We built an Arabic annotated data set of 5,000 tweets.

The proposed approach was evaluated on built dataset and on NLP4IF 2021 dataset.

The results showed that the results on the built dataset were better and it equals 0.91.

Data Type

Conference Papers

Record ID

BIM-1529961

• APA
• MLA
• AMA