arXiv 用话语画像提升 TikTok 气候虚假信息检测
原文标题：Modeling Discourse Profiles in Climate Misinformation Discourse
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研究认为气候虚假信息通过反复出现的修辞模式传播，单条文本分类忽略了这一特性。作者基于大规模 TikTok 气候话语数据聚类出话语画像，并以晚期融合方式接入分类器。在视频隔离评测下，话语画像模型在词袋、TF-IDF、MPNet 表示上显著提升 macro-F1，并显示画像影响虚假信息接受与传播。
- 问题
- 气候虚假信息检测只看单条文本，忽略跨评论反复出现的修辞模式。
- 方法
- 聚类 TikTok 气候评论形成话语画像，以晚期融合接入细粒度分类器。
- 结果
- 在词袋、TF-IDF、MPNet 表示上显著提升 macro-F1；RoBERTa-large 提升不显著。
- 影响
- 内容审核可引入跨帖话语模式特征，提升虚假信息识别与传播分析。
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