WWWMay, 2019

一种无关主题的方法用于辨别虚假新闻页面

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TL;DR本文中介绍了一种使用语言和 web 标记功能来识别虚假新闻页面的议题不可知（TAG）分类策略，经过实验验证，其分类精度较高。
fake newsmisinformationpropagationclassificationlinguistic features
发现论文，激发创造
  • 自动检测虚假新闻

    本文聚焦于自动识别在线新闻中的虚假内容，首先介绍了用于虚假新闻检测的新颖数据集，描述了收集、注释和验证过程，并提供诸多在区分真实和虚假新闻语言差异方面的探索性分析。其次，本文开展了一系列学习实验以构建准确的虚假新闻检测器，并比较了手动和自动识别虚假新闻的结果。

    Aug, 2017

  • 通过自然语言处理进行的假新闻检测容易受到对抗性攻击

    本文探讨了现有的假新闻检测方法存在的问题，并提出加入事实核查与语言分析相结合的方法，以应对新闻篡改攻击和真实新闻被误判的情况。作者提出采用众包知识图谱解决新闻事件事实搜集的问题。

    Jan, 2019

  • 虚假新闻的预测语言线索：一个社会人工智能问题

    使用机器学习算法分析媒体新闻的语言特征，以区分真假新闻，主要解决神经假新闻生成、机器生成的标题、文本和图像标题之间的语义矛盾等问题。同时提出应用特征集和类别、特征之间的相关性计算相关属性评估指标和计算属性变量的协方差指标来模拟这些问题。其中独特、负面、积极和基数数字特征在度量中得分高，能够提供高的 AUC 和 F1-score。

    Nov, 2022

  • 自动检测虚假新闻的深度学习方法

    提出了两种基于深度学习的模型，用于在多个领域的在线新闻内容中解决虚假新闻检测问题，并在 FakeNews AMT 和 Celebrity 两个数据集上评估，取得了很好的性能并超过了当前最先进的基于手工特征工程的系统。同时，进行了跨领域分析以探索系统在不同领域的适用性。

    May, 2020

  • 运用自然语言处理和机器学习开发伪新闻模型

    通过机器学习算法，在两个公开数据集上进行实验分析，研究了如何检测和区分真假新闻，结果表明采用了三种分类器：被动型侵略性、朴素贝叶斯和支持向量机，这种方法具有良好的性能表现。

    Jan, 2022

  • 基于机器学习技术的假新闻检测

    我们使用自然语言处理方法对 1876 条新闻数据进行预处理，通过训练模型将假新闻和真实新闻进行分类，最终通过 Naive Bayes 分类器得出 56% 的准确率和平均 32% 的 F1-macro 得分。

    Sep, 2023

  • 多语言数据分类的终身学习自然语言处理方法

    本研究提出了一种基于终身学习和多语言知识转移的新型假新闻检测方法，该方法利用传统特征提取器和深度自然语言处理模型结合多层感知器分类器，可以在英语和西班牙语数据集上提高假新闻分类任务的性能。

    May, 2022

  • 寻找可信新闻

    本篇论文研究了如何在社交媒体中找出虚假新闻。作者提出了基于语言学、可信度、语义等各种特征来自动识别虚假新闻的方法，并使用三个不同的测试集测试了该方法，在高精度的情况下可以准确地区分真实新闻和虚假新闻。

    Nov, 2019

  • 假新闻早期检测：一项跨学科研究

    提出了一个以理论驱动的模型，探索了假新闻在不同层次（词汇、句法、语义和话语）上的表现，并在监督式机器学习框架下进行了检测。在真实世界的两个数据集上的实验证明，该方法可以优于现有技术，并在内容信息有限的情况下实现假新闻的早期检测。

    Apr, 2019

  • 检测新闻文章中的有害议程

    本研究提出新的任务，释放了新闻文章数据集 NewsAgendas，用于检测有害议程；为了有效，这些有害议程检测器必须是可解释的，并且可解释模型的表现可以与黑盒模型相媲美。

    Jan, 2023