通过使用多个深度学习和预训练 Transformer 语言模型开发出一个可靠的检测系统，该论文介绍了孟加拉语虚假评论检测（BFRD）数据集，该数据集是用于识别孟加拉语虚假评论的第一个公开可用数据集，通过翻译英文单词和罗马化孟加拉语进行背音转写，提出一个独特的流程来转换评论中的非孟加拉语单词。最后，提出了一个加权集成模型，结合了四个预训练的 Transformer 模型：BanglaBERT、BanglaBERT Base、BanglaBERT Large 和 BanglaBERT Generator。经实验验证，该集成模型在 13390 条评论中（包括 1339 条实际虚假评论和使用 nlpaug 库生成的 5356 条扩增虚假评论以及从 7710 条非虚假实例中随机选取的 6695 条评论）获得了 0.9843 的加权 F1 得分，在使用 bnaug 库生成的虚假评论上获得了 0.9558 的加权 F1 得分。

Aug, 2023

本文提出了一种名为 FakeGAN 的系统，它是在文本分类任务中首次采用生成对抗网络（GANs）进行增强，用于检测欺骗性评论。通过使用两个鉴别器模型和一个生成模型，FakeGAN 避免了模式崩溃的问题， 并在 TripAdvisor 酒店评论数据集上表现出与现有监督学习方法相当的性能。

May, 2018

本研究使用自动编码器和半监督学习与 GAN 算法的组合（SGAN），并将其作为分类器，仅使用 100 个标记样本即可将精度提高达 91％，以检测虚假账户，适用于社交媒体的大规模数据。

Dec, 2022

针对孟加拉语中的虚假新闻检测，本研究基于大规模数据集，使用了多种深度学习模型，包括双向 GRU 模型、LSTM 模型、1D 卷积神经网络模型以及混合架构模型，通过全面试验证实了这些模型在识别孟加拉语虚假新闻方面的有效性，其中双向 GRU 模型的准确率高达 99.16%。研究结果强调了数据集平衡的重要性，以及对检测过程进行不断改进的必要性，为使用有限资源创建孟加拉语虚假新闻检测系统并为未来的改进工作奠定了基础。

Mar, 2024

该研究介绍了 BNIntent30，这是一个包含 30 个意图类别的全面孟加拉意图分类数据集，该数据集从包含 150 个类别的多样的用户意图的 CLINIC150 数据集中摘录和翻译而来。此外，我们提出了一种新的使用生成对抗 BERT 进行孟加拉意图分类的方法，我们称之为 GAN-BnBERT。我们的实验结果表明，GAN-BnBERT 模型在新引入的 BNIntent30 数据集上实现了优越的性能，超过了现有的 Bi-LSTM 和独立的基于 BERT 的分类模型。

Dec, 2023

本文介绍了用摘要和增强技术以及五个预训练语言模型的四种不同方法来分类孟加拉语中的假新闻文章的方法，并通过详尽的实验和严格的评估表明，该方法在 Bengali 假新闻检测中的有效性。

Jul, 2023

本研究收集、标注并准备了一个由 212,184 个孟加拉语文档组成的全面数据集，并公开提供访问。我们实施了三个深度学习生成模型：LSTM 变分自编码器（LSTM VAE）、辅助分类器生成对抗网络（AC-GAN）和对抗自编码器（AAE）以提取文本特征，并将它们应用于文档分类任务中。我们评估了分类器的性能，并发现对抗自编码器模型产生了最好的特征空间。

Aug, 2023

通过构建达到 15,056 个标记的新闻文章和 65,406 个未标记的新闻文章的第一个孟加拉 clickbait 检测数据集，应用 SS GANs 对 Semi Supervised Generative Adversarial Networks 进行微调，我们提出的新模型作为该数据集的一个良好基准，优于传统神经网络模型（LSTM、GRU、CNN）和基于语言特征的模型，这一研究将为未来检测孟加拉文 clickbait 标题提供一个基础。

Nov, 2023

本研究提出使用 BERT 模型从文本（即评论）中提取词嵌入来改进现有的虚假评论分类或检测方法，结果表明 SVM 分类器在准确度和 F1 得分方面优于其他分类器，并且比之前的研究中使用的分类器高出 7.6％。

Jan, 2023

本文提出了一个可用于建立自动检测低资源语言（如孟加拉语）虚假新闻系统的标注数据集，同时提供了数据集分析和基准系统，采用传统语言特征和神经网络技术，为防止虚假信息传播建立技术贡献。

Apr, 2020