MuMiN

MuMiN 是一个错误信息图数据集，包含丰富的社交媒体数据（推文、回复、用户、图像、文章、主题标签），涵盖属于 26000 个 Twitter 线程的 2100 万条推文，每条推文都在语义上与 13000 个经过事实检查的声明相关联跨越数十个主题、事件和领域，使用 41 种不同的语言，跨越十多年。 MuMiN 以多种方式填补了现有错误信息数据集的空白：通过拥有大量社交媒体信息，这些信息在语义上与个人事实核查的声明相关联。通过采用 41 种语言，可以评估多语言错误信息检测模型。通过同时展示推文、文章、图像、社交联系和主题标签，启用多模式方法来检测错误信息。 MuMiN 具有两个与声明的真实性相关的节点分类任务： 声明分类：根据其社交网络上下文确定声明的真实性。推文分类：根据其社交网络背景，确定要进行事实核查的社交媒体帖子讨论误导性声明的可能性。要使用数据集，请参阅 MuMiN 网站上的“入门”指南和教程。