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可解释的虚假新闻检测器和可视化
XFake 是一个可解释的 fake news detector，通过同时考虑发言特征和言论语义、语言分析，设计了 MIMIC、ATTN 和 PERT 框架，在提供相关支持示例和可视化的同时，帮助人们正确辨别真假新闻。
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5 years ago
CED：可信的社交媒体谣言早期检测
这篇论文提出了一种名为可信早期检测 (CED) 的新颖的谣言检测模型，它将所有谣言候选人的转发视为一个序列，通过寻找一个早期的时间点进行可信预测，能够显著减少预测时间跨度超过 85％并优于所有现有基线的准确性表现。
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6 years ago
学习可信模型
介绍了一种基于惩罚项和专家知识的可解释模型建立方法，通过对合成数据和真实数据进行实验，证明了该方法能够建立更可信的模型。应用于大规模患者风险分层任务中，可以在保证预测性能的基础上，得到与临床高危因素重合度高的模型。
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7 years ago
吸毒者：医疗社群中用户声明的可信度
本研究提供了一种基于语言线索和专家远程监督的方法，用于自动建立用户生成的医疗声明的可信度和作者的信任度。我们将这种方法应用于提取药物的罕见或未知副作用的任务，并证明其可以可靠地提取副作用和过滤错误的声明，同时确定有价值的医疗信息的可信用户。
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7 years ago
TweetCred: Twitter 上内容的实时可信度评估
本研究开发并评估了一个使用机器学习的排名模型来评估 Twitter 上的信息可信度的实时系统 TweetCred，并评估了其响应时间、有效性和可用性。
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10 years ago
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