智源人工智能联赛：“虚假新闻识别赛”火热进行中！( 二 ) 2018年11月

　　Task 1. 虚假新闻文本检测：文本是新闻信息的主要载体，对新闻文本的研究有助于虚假新闻的有效识别。具体任务为：给定一个新闻事件的文本，判定该事件属于真实新闻还是虚假新闻。

　　Task 2. 虚假新闻图片检测：虚假新闻图片是指虚假新闻中的配图。在虚假新闻中，新闻配图往往也包含着丰富的信息，有助于虚假新闻的判别。具体任务为：给定一张图片，要求参赛者判断该图片是虚假新闻图片还是真实新闻图片。

　　Task 3. 虚假新闻多模态检测：随着多媒体技术的发展，新闻当中通常都包含着文本与图片等多模态信息，不同模态之间既存在着增强关系，同时也包含着互补信息。如何充分利用多模态信息进行虚假新闻检测仍是一项具有挑战的工作，为此，我们设立虚假新闻多模态检测子任务以促进该领域研究。具体任务为：给定一条新闻的多模态内容，包括文本、配图、用户特征等，要求参赛者判断该新闻属于虚假新闻还是真实新闻。

　　参考论文清单

　　为便于参赛选手了解已有方法，主办方整理了参考论文清单：

　　 Jin Z, Cao J, Zhang Y, et al. News verification by exploiting conflicting social viewpoints in microblogs. AAAI 2016.

　　 Jin, Z., Cao, J., Zhang, Y., Zhou, J., Tian, Q. Novel visual and statistical image features for microblogs news verification. TMM, 19(3).

　　 Jin, Z., Cao, J., Guo, H., Zhang, Y., Luo, J. Multimodal fusion with recurrent neural networks for rumor detection on microblogs. MM 2017.

　　 Guo H, Cao J, Zhang Y, et al. Rumor detection with hierarchical social attention network. CIKM 2018.

　　 Qi P, Cao J, Yang T, et al. Exploiting Multi-domain Visual Information for Fake News Detection. ICDM 2019.

　　 Guo C, Cao J, Zhang X, et al. Exploiting Emotions for Fake News Detection on Social Media. arXiv:1903.01728.

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