Методы детектирования искусственных новостей

Введение 3
Постановка задачи 4
Глава 1. Обзор существующих решений 5
Глава 2. Реализация методов 6
2.1. Датасет[10] 6
2.2. Предварительная обработка данных 6
2.2.1 Удаление стоп-слов 6
2.2.2 Удаление чисел 7
2.2.3 Удаление иноязычных слов 7
2.2.4 Удаление знаков препинания и специальных символов 7
2.3. Распределение данных 8
2.3.1 Графики полярности настроения 8
2.3.2 Графики речевого распределения 9
2.3.3 Униграмма и биграмма 10
2.4. Pre-training models 11
2.4.1 Word2Vec 11
2.4.2 TF-IDF Vectoraizer 13
2.5. Classic machine learning based methods 14
2.5.1 SVM 14
2.5.2 Random Forest 16
2.6. Deep learning based methods 18
2.6.1 LSTMs (Long Short Term Memory networks) 18
2.6.2 Трансформеры 20
2.6.3 BERT 22
2.6.4 XLNet 24
Глава 3. Анализ результатов 26
Вывод 30
Список литературы 31
Купить

Появление новых информационных технологий привело к появлению множества новых способов потребления, таких как онлайн-покупки, муль­тимедийные развлечения, игры, реклама или обучение. В последние годы произошел отток пользователей из более традиционных средств массовой информации, таких как газеты, радио и телевидение, в новые форматы: соци­альные сети, YouTube, подкасты, онлайн-журналы, новостные приложения и т. д.. Основной причиной распада информационных средств является расту­щая благодаря Интернету возможность мгновенного и бесплатного доступа к широкому спектру источников информации, не говоря уже о многочис­ленных услугах, позволяющих делиться новостями с миллионами людей по всему миру. В результате СМИ начали реагировать на изменения. Некоторые, например, начали расставлять приоритеты своего присутствия в Интернете или решили начать использовать новые каналы распространения, такие как видео или подкасты. Большинство этих средств массовой информации реши­ли начать монетизацию своего контента с помощью рекламы, встроенной в их статьи, видео и т. д. Одним из наиболее частых методов является публи­кация статей с яркими заголовками и фотографиями, предназначенными для использования в социальных сетях (так называемые кликбейты), чтобы поль­зователи переходили на их сайты, таким образом максимизируя доходы таких СМИ. Однако такой подход может привести к опасным ситуациям. Большой объем информации, к которой люди получают доступ, обычно не проверяется и обычно считается достоверным. Именно в этот момент возникает термин поддельные новости.
В наши дни методы детектирования искусственных новостей развива­ются быстро, но это все еще очень сложная проблема, требующая дальней­шего изучения.
Купить