Jul, 2022

人类大脑无法检测假新闻：文本虚假信息易感性的神经认知研究

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TL;DR通过神经认知方法研究用户对文本为中心的虚假新闻攻击的易感性，发现人脑在虚假新闻和真实新闻的处理方式上没有明显差异，但处理虚假新闻和休息状态之间和不同类别虚假新闻之间存在显著差异。
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发现论文，激发创造
  • 哪些语言线索使人们信以为真虚假新闻？认知和情感处理的比较

    研究探讨了虚假新闻中语言线索的作用，发现用户在阅读较长的虚假新闻文章时更多地从事认知加工，而采用分析性词汇书写的虚假新闻引起更多的情感加工，这对于设计鼓励用户进行仔细思考的在线平台以防止其受骗具有重要意义。

    Dec, 2023

  • COVID-19 的假新闻检测与行为分析

    本文通过深度学习和集成学习方法，成功识别出社交媒体上的假新闻，并且对其话题进行了研究，发现其中一半话题与真实新闻相同，可能会导致人们的混淆。

    May, 2023

  • 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

  • 检测跨模态不一致性以防御神经假新闻

    本文介绍了一种有效的防御机制，其可以用于防御包括图像和标题在内的机器生成的虚假新闻，并通过创建一个包含 4 种不同类型的生成文章的 NeuralNews 数据集以及进行一系列基于此数据集的人类用户研究实验来确定敌方可能会利用的潜在弱点。此外，本文提供了一种相对有效的方法，基于检测视觉语义不一致性的方法，这将成为有效的第一防线和未来防御机器生成的虚假信息的有用参考资料。

    Sep, 2020

  • 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

  • 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

  • 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

  • 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

  • 社交媒体和新闻文章中虚假信息的情感分析

    通过情感分析比较真假新闻的语言使用，并考虑了社交媒体和在线新闻来源的虚假信息类型（宣传、谣言、点击草率和讽刺）; 我们的实验表明，虚假信息在每种类型中都具有不同的情感模式，情感在欺骗读者方面发挥了关键作用； 基于此，我们提出了一个采用情感注入的 LSTM 神经网络模型来检测假新闻。

    Aug, 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