Feb, 2021

使用机器学习检测假新闻：系统文献综述

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TL;DR本文通过系统文献综述，描述了使用机器学习分类器自动检测虚假新闻的必要性和方法，因为社交媒体平台上发布的虚假新闻可能会针对个人、社会、组织或政治党派进行宣传，并且人类无法检测到所有这些虚假新闻。
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发现论文，激发创造
  • 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

  • 高级机器学习技术用于假新闻（在线虚假言论）检测：系统性综述研究

    本研究旨在分析目前假新闻检测技术的应用现状，探讨解决方案并指出智能系统在检测错误信息源方面的应用方向，同时提出挑战和方法上的空白以激励未来研究。

    Dec, 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

  • 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

  • FALSE: 假新闻自动和轻量级解决方案

    本文使用 R 代码研究和可视化现代 fake news 数据集，通过聚类、分类、相关性和各种图表分析及呈现数据，并展示了分类器在分辨真假新闻方面的高效性。

    Aug, 2022

  • 用于虚假新闻检测的自然语言处理综述

    本文介绍了如何应用自然语言处理技术解决社交网络上的虚假新闻检测问题，并着重描述了该问题的挑战以及相关任务的形式、数据集和解决方案，并讨论了其潜力和局限性，并提出了更精细、详细、公平和实用的检测模型等研究方向。

    Nov, 2018

  • 结合机器学习与知识工程技术检测社交网络中的假新闻 - 一项调查研究

    结合机器学习和知识工程，提出了一种用于社交媒体上检测虚假新闻的方法，并在公开数据集上进行了实验评估。

    Jan, 2022

  • 社交媒体上的假新闻检测：数据挖掘视角

    该研究旨在调查社交媒体上的假新闻检测问题并提出相关算法，主要涵盖社交媒体上的假新闻特征、数据挖掘算法、评估指标等方面。

    Aug, 2017

  • 评估深度学习方法用于 Covid19 虚假新闻检测

    本文研究通过数据挖掘的角度对社交媒体上的假新闻进行自动检测，并用不同的文本分类算法在 Contraint@AAAI 2021 Covid-19 假新闻检测数据集上进行评估。通过使用卷积神经网络（CNN）、长短时记忆（LSTM）和双向编码器变换器（BERT）来进行分类，并评估了无标签 Covid 推文语料库中的无监督学习的重要性。最终结果在 Covid-19 假新闻检测数据集上表现出 98.41％的最佳准确性。

    Jan, 2021

  • 揭穿虚假信息：利用 NLP 在假新闻检测中革命真相

    互联网和社交媒体改变了人们在信息传播迅速的时代获取新闻的方式。虽然这种发展增加了信息的获取，但也带来了一个重大问题：假新闻和信息的传播。假新闻迅速在数字平台上传播，对媒体生态系统、公众舆论、决策和社会凝聚力产生了负面影响。自然语言处理（NLP）作为一种能够确定内容真伪的技术手段，在对抗虚假信息的战斗中崭露头角。本文深入探讨了 NLP 技术如何用于检测假新闻，并揭示了它所带来的挑战和机遇。

    Aug, 2023