論理的誤謬とフェイクニュースは，欺瞞のために意図的に作成されることが多い．したがって，これらの性質は本質的に似ている．近年，フェイクニュースを検出するための研究は盛んであり，検出に有効な手法は多々知られている．しかし，論理的誤謬を検出する試みは我々の知る限りでは存在しない．そこで本研究では，論理的誤謬もフェイクニュースと同様の手法によって検出できると仮定し，これの検出を試みる．本論文にまとめる実験内容は (1)SVMとランダムフォレストを用いて言語特徴量とユーザプロファイル情報からそれぞれ確証バイアスを検出する4つの実験，(2)LSTMモデルを用いた先行実験における単語の分散表現の獲得手法を，skip-gramおよびGloVeに変更し，確証バイアスを検出する2つの実験である．実験 (1)の結果は，それぞれ精度が約62％，61％，69％，63％であり，実験(2)の結果は，それぞれ精度が約73％，76％であった．
