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An Emotional Analysis of False Information in Social Media and News Articles

机译：社交媒体和新闻文章中虚假信息的情感分析

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Fake news is risky, since it has been created to manipulate readers' opinions and beliefs. In this work, we compared the language of false news to the real one of real news from an emotional perspective, considering a set of false information types (propaganda, hoax, clickbait, and satire) from social media and online news article sources. Our experiments showed that false information has different emotional patterns in each of its types, and emotions play a key role in deceiving the reader. Based on that, we proposed an LSTM neural network model that is emotionally infused to detect false news.
机译：假新闻是有风险的，因为它已经创造了操纵读者的意见和信仰。 在这项工作中，我们将虚假消息的语言与情感角度来看真正的新闻之一，考虑来自社交媒体和在线新闻文章来源的一系列虚假信息类型（宣传，恶作剧，点击和讽刺）。 我们的实验表明，虚假信息在每个类型中具有不同的情绪模式，情绪在欺骗读者中发挥着关键作用。 基于此，我们提出了一个LSTM神经网络模型，在情感上注入以检测虚假新闻。

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