Идентификация фальшивых новостей с применением методов машинного обучения

Kurysheva E.S.

Идентификация фальшивых новостей с применением методов машинного обучения

Дата публикации в реестре: 2021-08-05T20:28:13Z

Аннотация:

В данной работе рассматривается задача выявления поддельных новостных сообщений. Предлагаемый подход состоит в классификации позиции (уровня соответствия) основного текста относительно заголовка новостной статьи. В частности, основной текст может быть согласованным, несогласованным, быть связным или бессвязным. В ходе решения задачи был предложен и реализован алгоритм автоматической классификации новостных сообщений с помощью методов машинного обучения, а именно комбинация методов, основанная на средневзвешенном значении между деревьями решений с градиентным усилением и глубокой свёрточной нейронной сетью. Для обучения модели использовался размеченный корпус новостных сообщений. Для проверки алгоритма, в свою очередь, был предложен неразмеченный корпус новостных сообщений. В качестве результата мы определяем позицию основного текста относительно утверждения в заголовке, которая принадлежит одному из четырёх классов: согласованна, не согласованна, связна, бессвязна.

Ключевые слова:
Computer Science, information technologies, text analysis, natural language processing, компьютерные науки, информационные технологии, анализ текста, обработка текста на естественном языке

Тип: Article

Права: open access

Источник: Информационно-телекоммуникационные технологии и математическое моделирование высокотехнологичных систем: материалы Всероссийской конференции с международным участием. Москва, РУДН, 16–20 апреля 2018 г.

Идентификация фальшивых новостей с применением методов машинного обучения

Связанные документы (рекомендация CORE)

Новости проекта

Новости

Партнеры

Индексация