클릭가드: 정보량 측정치와 대규모 언어 모델을 활용한 클릭베이트 뉴스 감지 및 방지

이 논문은 사용자가 허위 정보의 인터넷 기사를 피하기 위해 AI 기반 브라우저 확장 프로그램을 제안합니다. 전통적인 감지 방법보다 더 나은 감지 결과를 얻기 위해, 이 프로그램은 트랜스포머 기반 임베딩과 언어학적으로 мот리브된 특징, 그리고 사용자 정의된 '이상한' 점수를 결합한 하이브리드 머신 러닝 아키텍처를 사용합니다. 클래식 벡터라이저부터 대규모 언어 모델(LLM) 임베딩까지 다양한 자연어 처리 기법을 평가한 후, XGBoost 기반 모델이 오픈 컴비네이션 데이터 세트에서 F1 점수 91%를 달성했습니다. 가장 중요한 점은 이 도구가 사용자가 허위 정보의 기사를 접하기 전에 경고할 수 있고, 기사를 열기 전에도 경고할 수 있다는 것입니다. 기사를 열면 사용자는 기사의 허위 정보 가능성에 대한 퍼센티지 점수를 받으며, 분석한 메트릭에 기반하여 예측이 설명됩니다. 이 브라우저 확장 프로그램은 또한 허위 정보의 스포일러를 제공합니다. 스포일러는 기사 전체의 1~2 문장 요약입니다. 데모 비디오: https://www.youtube.com/watch?v=IJ1gkQV82C4