Fakeddit

Fakeddit 是一个用于假新闻检测的新型多模态数据集，由来自多个类别的假新闻的超过 100 万个样本组成。经过几个阶段的审查处理后，通过远程监督将样本按照2-way、3-way和6-way分类类别进行标记。

Fakeddit is a novel multimodal dataset for fake news detection, comprising over one million fake news samples across multiple categories. Following multi-stage review and curation, the samples are labeled into 2-way, 3-way, and 6-way classification categories via distant supervision.

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背景与挑战

背景概述

Fakeddit是一个专为假新闻检测设计的多模态数据集，包含超过100万个样本，覆盖多个类别，并通过远程监督进行精细分类（如2-way、3-way和6-way）。该数据集由加州大学于2020年发布，支持图像和文本分析，适用于虚假新闻检测研究。