Краткое содержание

arXiv:2511.04692v1 Тип объявления: новый Аннотация: Обнаружение фейковых новостей давно является предметом активного исследования в социальных сетях. Последние работы показывают, что включение эмоциональной окраски как новостного содержания, так и пользовательских комментариев способно повысить эффективность обнаружения. Однако существующие подходы зачастую рассматривают эмоциональную окраску лишь как вспомогательные признаки, игнорируя различия ролей пользователей — одна и та же полярность эмоций может исходить от пользователей с разными ролями, ограничивая способность выявлять тонкие закономерности для эффективного распознавания фейк-ньюс. Для решения этой проблемы мы предлагаем SARC — фреймворк кластеризации ролей с учетом эмоциональной окраски, использующий глубокое обучение с усилением эмоциями для идентификации ролей пользователей с целью улучшения выявления фейковых новостей. Фреймворк сначала формирует характеристики пользователей через совместное представление текста комментариев (с использованием двунаправленной рекуррентной сети GRU и механизма внимания), а также кодирование эмоциональной окраски. Затем строится дифференцируемый модуль глубокого кластерного анализа для автоматической классификации ролей пользователей. В дальнейшем...