基于神经网络的虚假新闻标题分类
该研究基于卷积神经网络开发了一个标题分类器，主要通过调查标题的词语分割、词性标注和情感特征等关键因素，以确定新闻文章的可信度，并将这些特征集成到分类模型中。经过实验证明，该模型的准确度可达到 93.99%。
Apr, 2022
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
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
本研究使用长短期记忆循环神经网络来对新闻文章中的错误信息进行分类，并取得了 0.779944 的准确率。文章来源于 2018 年，其成功之处在于模型不仅针对英语文章进行训练，还包括了不完整或不连续的文章。
Oct, 2022
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
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
本研究提出了一种使用深度学习方法来检测 2017 年 Clickbait Challenge 数据集中的 clickbaits 的模型，同时利用数据分析和可视化技术探索和发现数据集中的信息。该模型在均方误差方面在 Clickbait Challenge 2017 中获得了第一名。
Jun, 2018
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
本文介绍了一种基于循环神经网络的神经网络架构，用于检测新闻标题中的 'clickbait'，该模型依靠从大型未注释的语料库中学习的分布式词表示和通过卷积神经网络学习的字符嵌入。在新闻标题数据集上的实验结果表明，这种方法表现优于现有的 'clickbait' 检测技术，具有 0.98 的准确率，0.98 的 F1 得分和 0.99 的 ROC-AUC 度量。
Dec, 2016