Проблема виявлення фейкових новин на веб-сайтах мережі Інтернет

Ключові слова: інтелектуальний аналіз текстів, комп'ютерна лінгвістика, штучний інтелект, нейронна мережа, генетичний алгоритм, оптимальне рішення, рейтинговий трекер

Анотація

Проаналізовано наявні підходи до вирішення проблеми виявлення фейкових новин у мережі Інтернет, розглянуто екосистему новин як бізнес-модель їхньої появи, ознайомлення та поширення, що передбачає комплекс взаємопов'язаних сутностей – виробників новинної інформації її користувачів і розповсюджувачів, які сукупно можуть вирішити різноманітні завдання потенційних учасників на єдиному інтегрованому полі. З'ясовано, що мережа Інтернет має очевидні переваги над традиційними ЗМІ у розповсюдженні новин, такі як миттєвий доступ читачів до потрібної інформації, безкоштовне її розміщення, відсутність обмежень у стилі подання та різноманітність формату – текстова, графічна та мультимедійна. Однак, їхня неврегульованість будь-яким редакційним наглядом, а також державними органами з інформаційної безпеки призвели до того, що пересічному читачу часто важко визначити достовірність інформації в деяких опублікованих новинах. Встановлено, що серед вітчизняних фахівців заслуговують уваги ґрунтовні публікації в основному професійних журналістів, у яких вони висвітлюють як різну хибну інформацію, так і повну дезінформацію. Не відстають від них і молоді дарування, які у своїх критичних дописах розвінчують міфи про силу і міць північного сусіда, а також різні фейки про ті чи інші резонансні події. Зазначену проблему за останнє десятиліття з успіхом почали досліджувати закордонні вчені, які домоглися чималих результатів як у практичному, так і теоретичному планах. Досліджено, що головним завданням виявлення фейкових новин є автоматизована їх ідентифікація на ранніх стадіях появи, а також відсутність або мала кількість так званої позначеної (маркованої) інформації для машинного навчання відповідних моделей, призначених для ідентифікації фейкових новин, а також подальшого їх аналізу. Тому багато закордонних дослідників  пропонують все нові та нові методи і засоби для виявлення фейкових новин, які з плином часу прогресують у вирішенні цієї проблеми з різним ступенем точності отриманих результатів. З'ясовано, що за терміном екосистемне мислення знаходиться деякий світогляд, цілеспрямоване мислення та відповідні дії людей, залучені в цій системі. Екосистема новин як бізнес-модель їхньої появи, ознайомлення та поширення, передбачає комплекс взаємопов'язаних сутностей – виробників новинної інформації її користувачів і розповсюджувачів, які сукупно можуть вирішити різноманітні завдання потенційних учасників на єдиному інтегрованому полі. Визначено, що існує певний набір методів і засобів, реалізованих у відповідних програмних системах, які найкраще підходять для вирішення проблеми виявлення фейкових новин у мережі Інтернет. Проте, більшість сучасних дослідників намагаються виробити свої підходи із застосуванням комбінацій унікальних і вже апробованих методик, щоб успішно вирішити зазначену проблему. Проаналізовано можливості сучасних програмних систем на підставі інноваційного фреймворку Transformer, який використовує зміст новин, їх контент і соціальний контекст для аналізу їхніх корисних характеристик, а також для прогнозування ймовірності появи серед них фейків. Розроблена модель, маючи в своїй основі архітектуру Transformer, легко піддається машинному навчанню за наборами позначених новин, що допомагає швидко виявляти фейки в новинній інформації.

Завантаження

Дані завантаження ще не доступні.

Афіліація авторів

Т. П. Дяк, Національний університет "Львівська політехніка", м. Львів

канд. пед. наук, доцент, кафедра прикладної лінгвістики

Ю. І. Грицюк, Національний університет "Львівська політехніка", м. Львів

д-р техн. наук, професор, кафедра програмного забезпечення

П. П. Горват, Ужгородський національний університет, м. Ужгород

канд. фіз.-мат. наук, доцент, завідувач кафедри комп'ютерних систем та мереж

Посилання

Abu-Salih, B., Wongthongtham, P., Chan, K. Y., & Zhu, D. (2019). CredSaT: credibility ranking of users in big social data incorporating semantic analysis and temporal factor. Journal of Information Science. Vol. 45, Issue 2, pp. 259–280. https://doi.org/10.1177/0165551518790424

Anderson, C. W. (2016). News ecosystems . In: Witschge, T, Anderson, CW, Domingo, D and Hermida, A. (Eds.) The Sage Handbook of Digital Journalism. SAGE, London, UK. 410–423. URL: https://uk.sagepub.com/en-gb/eur/the-sage-handbook-of-digital-journalism/book244110

Baly, R., Karadzhov, G., Alexandrov, D., Glass, J., & Nakov, P. (2020). Predicting factuality of reporting and bias of news media sources. In: Proceedings of the 2018 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing, EMNLP 2018, pp. 3528–3539.

Boididou, C., Papadopoulos, S., Zampoglou, M., Apostolidis, L., Papadopoulou, O., & Kompatsiaris, Y. (2018). Detection and Visualization of Misleading Content on Twitter. International Journal of Multimedia Information Retrieval, 7(1), 71–86. https://doi.org/10.1007/s13735-017-0143-x

Cao, J., Qi, P., Sheng, Q., Yang, T., Guo, J., & Li, J. (2020). Exploring the Role of Visual Content in Fake News Detection. Disinformation, Misinformation, Fake News Social Media, pp. 141–161. https://doi.org/10.1007/978-3-030-42699-6

De Maio, C., Fenza, G., Gallo, M., Loia, V., & Volpe, A. (2020). Cross-relating heterogeneous Text Streams for Credibility Assessment. In: IEEE Conference on Evolving and Adaptive Intelligent Systems, 2020-May. https://doi.org/10.1109/EAIS48028.2020.9122701

Devlin, J., Chang, M. W., Lee, K., & Toutanova, K. (2018). BERT: pre-training of deep bidirectional transformers for language understanding. arXiv Preprint. Computer Science. Computation and Language. http://arxiv.org/abs/1810.04805.

Devlin, Jacob, Chang, Ming-Wei, Lee, Kenton, & Toutanova, Kristina. (2019). BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding. In Proceedings of the 2019 Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics: Human Language Technologies. Vol. 1 (Long and Short Papers), pp. 4171–4186, Minneapolis, Minnesota. Association for Computational Linguistics. https://doi.org/10.18653/v1/n19-1423

Django. (2022, 9th September). Django Introduction. MDN Web Docs. Server-side website programming. URL: https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Learn/Server-side/Django/Introduction

Dougrez-Lewis, J., Liakata, M., Kochkina, E., & He, Yu. (2021). Learning Disentangled Latent Topics for Twitter Rumour Veracity Classification. In Findings of the Association for Computational Linguistics: ACL-IJCNLP 2021, pp. 3902–3908, Online. Association for Computational Linguistics. https://doi.org/10.18653/v1/2021.findings-acl.341

GitHub. TensorFlow. URL: https://github.com/tensorflow/tensorflow

Gruppi, M., Horne, B. D., & Adalı, S. (2020). NELA-GT-2019: A large multi-labelled news dataset for the study of misinformation in news articles. arXiv Preprint. Computer Science. Computation and Language. http://arxiv.org/abs/2003.08444v2.

Gurunathan, I. (2021, 2th May). A Hybrid Model to Detect Fake News. Computer Science Graduate Projects and Theses. 17. URL: https://scholarworks.boisestate.edu/cs_gradproj/17

Helmstetter, S., & Paulheim, H. (2018). Weakly supervised learning for Fake News detection on Twitter. In: 2018 IEEE/ACM International Conference on Advances in Social Networks Analysis and Mining (ASONAM), pp. 274–277.

Hoens, T. R., Polikar, R., & Chawla, N. (2012). V: Learning from streaming data with concept drift and imbalance: an overview. Prog. Artif. Intell. 1, 89–101.

Horne, B. D., Dron, W., Khedr, S., & Adali, S. (2018). Assessing the news landscape: a multi-module toolkit for evaluating the credibility of news. In: The Web Conference 2018–Companion of the World Wide Web Conference, WWW 2018, pp. 235–238.

Horne, B. D., Nørregaard, J., & Adali, S. (2019). Robust Fake News detection over time and attack. ACM Trans. Intell. Syst. Technol. https://doi.org/10.1145/3363818

Horne, B., & Adali, S. (2017). This Just In: Fake News Packs a Lot in Title, Uses Simpler, Repetitive Content in Text Body, More Similar to Satire Than Real News. Proceedings of the International AAAI Conference on Web and Social Media. Vol. 11, no. 1, pp. 759–766. https://doi.org/10.1609/icwsm.v11i1.14976

Horne, Benjamin; Gruppi, M. (2021). NELA-GT-2020: A Large Multi-Labelled News Dataset for The Study of Misinformation in News Articles. arXiv Preprint. Computer Science. Computation and Language. http://arxiv.org/abs/2102.04567. (2021). https://doi.org/10.7910/DVN/CHMUYZ

Huang, Q., Zhou, C., Wu, J., Liu, L., & Wang, B. (2020). Deep spatial–temporal structure learning for rumor detection on Twitter. Neural Comput. Appl. https://doi.org/10.1007/s00521-020-05236-4

Jiang, S., Chen, X., Zhang, L., Chen, S., & Liu, H. (2019). User-characteristic enhanced model for Fake News detection in social media. In: CCF International Conference on Natural Language Processing and Chinese Computing, pp. 634–646.

Jin, Z., Cao, J., Guo, H., Zhang, Y., & Luo, J. (2017). Multimodal fusion with recurrent neural networks for rumor detection on microblogs. In: Proceedings of the 25th ACM International Conference on Multimedia, pp. 795–816.

Jin, Z., Cao, J., Zhang, Y., Zhou, J., & Tian, Q. (2017). Novel Visual and Statistical Image Features for Microblogs News Verification. In: IEEE Transactions on Multimedia. Vol. 19(3), No. 3, pp. 598–608. https://doi.org/10.1109/TMM.2016.2617078

Jwa, H., Oh, D., Park, K., Kang, J. M., & Lim, H. (2019). exBAKE: automatic Fake News detection model based on Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT). Appl. Sci. 9, 4062. https://doi.org/10.3390/app9194062

Kaliyar, R. K., Goswami, A., & Narang, P. (2021). FakeBERT: Fake News detection in social media with a BERT-based deep learning approach. Multimedia Tools and Applications volume 80, pp. 11765–11788. https://doi.org/10.1007/s11042-020-10183-2

Kaliyar, R. K., Goswami, A., Narang, P., & Sinha, S. (2020). FNDNet–a deep convolutional neural network for Fake News detection. Cogn. Syst. Res. 61, 32–44. https://doi.org/10.1016/j.cogsys.2019.12.005

Karimi, H., Roy, P., Saba-Sadiya, S., & Tang, J. (2018). Multi-source Multi-class Fake News detection. In: Proceedings of the 27th International Conference on Computational Linguistics, pp. 1546–1557. Santa Fe, New Mexico, USA. Association for Computational Linguistics. URL: https://aclanthology.org/C18-1131

Khanam, Z., Alwasel, B. N., Sirafi, H., & Rashid, M. (2021). Fake News Detection Using Machine Learning Approaches. IOP Conference Series: Materials Science and Engineering. Vol. 1099, No. 1, pp. 012040. https://doi.org/10.1088/1757-899x/1099/1/012040

Komolafe, A. (2022, 14th November). Retraining Model During Deployment: Continuous Training and Continuous Testing. MLOps Blog. URL: https://neptune.ai/blog/retraining-model-during-deployment-continuous-training-continuous-testing

Korshunov, A., & Gomzin, A. (2012). Thematic modeling of texts in natural language (journal). Proceedings of the Institute for System Programming of the Russian Academy of Sciences).

Kyrychenko, A. (2019). Elon Musks OpenAI created an algorithm that writes Fake News. hromadske. URL: https://hromadske.ua/posts/openal-ilona-maska-stvoriv-algoritm-yakij-pishe-fejkovi-novini. [In Ukrainian].

Lewis, M., Liu, Y., Goyal, N., Ghazvininejad, M., Mohamed, A., Levy, O., Stoyanov, V., & Zettlemoyer, L. (2019). BART: denoising sequence-to-sequence pre-training for natural language generation, translation, and comprehension. arXiv. https://doi.org/10.18653/v1/2020.acl-main.703

Liu, C., Wu, X., Yu, M., Li, G., Jiang, J., Huang, W., & Lu, X. (2019). A two-stage model based on BERT for short Fake News detection. In: Lecture Notes in Computer Science (Including Subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics). 11776 LNAI, pp. 172–183. https://doi.org/10.1007/978-3-030-29563-9_17

Liu, Y., & Wu, Y. F. B. (2018). Early detection of Fake News on social media through propagation path classification with recurrent and convolutional networks. In: 32nd AAAI Conference on Artificial Intelligence, AAAI 2018, pp. 354–361.

Liu, Y., & Wu, Y. F. B. (2020). FNED: A Deep Network for Fake News Early Detection on Social Media. ACM Transactions on Information Systems. Vol. 38, Issue 3, pp. 1–33. https://doi.org/10.1145/3386253

Mohammadrezaei, M., Shiri, M. E., & Rahmani, A. M. (2018). Identifying fake accounts on social networks based on graph analysis and classification algorithms. Secur. Commun. Netw. (2018). https://doi.org/10.1155/2018/5923156

Murugesan, S., & Kaliyamurthie K. P. (2022). Estimation of precision in Fake News detection using novel bert algorithm and comparison with random forest. Authorea. https://doi.org/10.22541/au.165237518.82791368/v1

Nakamura, K., Levy, S., & Wang, W. Y. (2019). r/fakeddit: a new multimodal benchmark dataset for fine-grained Fake News detection. arXiv Preprint. Computer Science. Computation and Language. http://arxiv.org/abs/1911.03854

Nakamura, K., Levy, S., & Wang, W. Ya. (2019). r/fakeddit: A new multimodal benchmark dataset for fine-grained Fake News detection. arXiv preprint arXiv:1911.03854.

Naseem, U., Razzak, I., & Eklund, P. W. (2020). A survey of pre-processing techniques to improve short-text quality: a case study on hate speech detection on twitter. Multimed. Tools Appl. 80, 35239–35266. https://doi.org/10.1007/s11042-020-10082-6

Naseem, U., Razzak, I., & Hameed, I. A. (2019). Deep context-aware embedding for abusive and hate speech detection on Twitter. Australian Journal of Intelligent Information Processing Systems. Vol. 15, No. 4, pp. 69–76. URL: https://www.researchgate.net/publication/340756139_Deep_Context-Aware_Embedding_for_Abusive_and_Hate_Speech_detection_on_Twitter

Naseem, U., Razzak, I., Khushi, M., Eklund, P. W., & Kim, J. (2021). COVIDsenti: A Large-Scale Benchmark Twitter Data Set for COVID-19 Sentiment Analysis," in IEEE Transactions on Computational Social Systems, Vol. 8, no. 4, pp. 1003-1015. https://doi.org/10.1109/TCSS.2021.3051189

Neptune.ai documentation. About neptune.ai. URL: https://docs.neptune.ai/about/intro/

Nguyen, V. H., Sugiyama, K., Nakov, P., & Kan, M. Y. (2020). FANG: leveraging social context for Fake News detection using graph representation. Int. Conf. Inf. Knowl. Manag. Proc. https://doi.org/10.1145/3340531.3412046

Nishant, R., Deepika, K., Naman, K., Chandan, R., & Ahad, A. (2022). Fake News Classification using transformer based enhanced LSTM and BERT. International Journal of Cognitive Computing in Engineering. Vol. 3, pp. 98–105. https://doi.org/10.1016/j.ijcce.2022.03.003

Nørregaard, J., Horne, B. D., & Adalı, S. (2019). NELA-GT-2018: A large multi-labelled news dataset for the study of misinformation in news articles. In: Proceedings of 13th International Conference on Web and Social Media, ICWSM 2019, pp. 630–638. https://doi.org/10.7910/DVN/ULHLCB

OConnor, Joseph. (2013). NLP Workbook: A Practical Guide to Achieving the Results You Want Paperback. Red Wheel; Workbook, Reprint edition, 304 p. URL: https://www.amazon.com/NLP-Workbook-Practical-Achieving-Results/dp/1573246158

Papadopoulos, S., Kompatsiaris, Y., Vakali, A., & Spyridonos, P. (2012). Community detection in social media. Data Min Knowl Disc 24, 515–554 (2012). https://doi.org/10.1007/s10618-011-0224-z

Paschalides, D., Kornilakis, A., Christodoulou, C., Andreou, R., Pallis, G., Dikaiakos, M., & Markatos, E. (2019). Check-It: A plugin for Detecting and Reducing the Spread of Fake News and Misinformation on the Web. WI 19: IEEE/WIC/ACM International Conference on Web Intelligence, Thessaloniki Greece. New York, NY, USA. https://doi.org/10.1145/3350546.3352534

Patil, D. R. (2022). Fake News Detection Using Majority Voting Technique. ArXiv. https://doi.org/10.48550/arXiv.2203.09936

Patil, D. R., & Patil, J. B. (2015). Survey on Malicious Web Pages Detection Techniques. International Journal of u- and e-Service, Science and Technology. Vol. 8, No 5, pp. 195-206. https://doi.org/10.14257/ijunesst.2015.8.5.18

Pavelko, Volodymyr. (2022). Entry to the ecosystem mission. TransformWISE. Transformation Portal. URL: https://transform-wise.com/portal/article-introduction-to-ecosystem-thinking/

Perez-Rosas, V., & Mihalcea, R. (2013). Sentiment analysis of online spoken reviews. ISCA. Archive. Interspeech 2013. https://doi.org/10.21437/interspeech.2013-243

Pizarro, J. (2020). Profiling Bots and Fake News Spreaders at PAN19 and PAN20 : Bots and Gender Profiling 2019, Profiling Fake News Spreaders on Twitter 2020," 2020 IEEE 7th International Conference on Data Science and Advanced Analytics (DSAA), 2020, pp. 626-630. https://doi.org/10.1109/DSAA49011.2020.00088

Pocheptsov, G. (2018). There are many fakes, the theory of fakes is even bigger. DM media sapiens. Media analytics. Articles. URL: https://ms.detector.media/mediaanalitika/post/21769/2018-09-09-feykov-mnogo-teoryy-feykov-eshche-bolshe/. [In Ukrainian].

Popat, K., Mukherjee, S., Strötgen, J., & Weikum, G. (2016). Credibility assessment of textual claims on the web. In: International Conference on Information and Knowledge Managenent Proceedings, 24–28-October-2016, pp. 2173–2178. https://doi.org/10.1145/2983323.2983661

Popat, K., Mukherjee, S., Yates, A., & Weikum, G. (2018). DeClarE: Debunking Fake News and False Claims using Evidence-Aware Deep Learning. arXiv Preprint. Computer Science. Computation and Language. https://doi.org/10.48550/arXiv.1809.06416

Poriaa, S., Cambriab, E., & Gelbukhc, A. (2016, 15th September). Aspect extraction for opinion mining with a deep convolutional neural network. Knowledge-Based Systems. Vol. 108, pp. 42–49. https://doi.org/10.1016/j.knosys.2016.06.009

Potthast, M., Kiesel, J., Reinartz, K., Bevendorff, J., & Stein, B. (2017). A Stylometric Inquiry into Hyperpartisan and Fake News. arXiv Preprint. Computer Science. Computation and Language. https://doi.org/10.48550/arXiv.1702.05638

Przybyla, P. (2020). Capturing the Style of Fake News. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence. Vol. 34, no. 01, pp. 490–497. https://doi.org/10.1609/aaai.v34i01.5386

Pushp, P. K., & Srivastava, M. M. (2017). Train Once, Test Anywhere: Zero-Shot Learning for Text Classification. arXiv Preprint. Computer Science. Computation and Language. https://doi.org/10.48550/arXiv.1712.05972

Qi, P., Cao, J., Yang, T., Guo, J., & Li, J. (2019). Exploiting multi-domain visual information for Fake News detection. In: 19th IEEE International Conference on Data Mining. https://doi.org/10.48550/arXiv.1908.04472

Qian, F., Gong, C., Sharma, K., & Liu, Y. (2018). Neural User Response Generator: Fake News Detection with Collective User Intelligence. In: IJCAI International Joint Conference on Artificial Intelligence, pp. 3834–3840. https://doi.org/10.24963/ijcai.2018/533

Radford, A., Wu, J., Child, R., Luan, D., Amodei, D., & Sutskever, I. (2019). Language Models are Unsupervised Multitask Learners. OpenAI Blog. 1, 9. URL: https://paperswithcode.com/paper/language-models-are-unsupervised-multitask

Raza, S., & Ding, C. (2019). News Recommender System Considering Temporal Dynamics and News Taxonomy. 2019 IEEE International Conference on Big Data (Big Data), pp. 920-929. https://doi.org/10.1109/BigData47090.2019.9005459

Raza, S., & Ding, C. (2021). News Recommender System: a review of recent progress, challenges, and opportunities. Artificial Intelligence Review, 55, 749–800. https://doi.org/10.1007/s10462-021-10043-x

Raza, S., & Ding, C. (2022). Fake News detection based on news content and social contexts: a transformer-based approach. International Journal of Data Science and Analytics. Vol. 13, pp. 335–362. https://doi.org/10.1007/s41060-021-00302-z

Rose-Collins, Felix. (2022, Jul 20). Statistics of social media: Social media remake – and the axis of why. Rank tracker. Social services. URL: https://www.ranktracker.com/uk/blog/social-media-stats-social-media-is-taking-over-heres-why/

Savruk, Helena. (2022). Thinking about ecosystems: what is needed for large-scale changes. School of strategic architect. URL: https://www.ssa.kmbs.ua/misliti-ekosistemami-sho-potribno-dlya-masshtabnih-zmin

Shu, K., Mahudeswaran, D., Wang, S., Lee, D., & Liu, H. (2020). FakeNewsNet: a data repository with news content, social context, and spatiotemporal information for studying Fake News on social media. Big Data. Vol. 8, No. 3, 171–188. https://doi.org/10.1089/big.2020.0062

Shu, K., Sliva, A., Wang, S., Tang, J., & Liu, H. (2017). Fake News Detection on Social Media: A Data Mining Perspective. ACM SIGKDD Explorations Newsletter. Vol. 19, Issue. 1, pp. 22–36. https://doi.org/10.1145/3137597.3137600

Shu, K., Wang, S., & Liu, H. (2019). Beyond news contents: The role of social context for Fake News detection. In: WSDM 2019–Proceedings of 12th ACM International Conference on Web Search Data Mining, pp. 312–320. https://doi.org/10.1145/3289600.3290994

Silva, R. M., Santos, R. L. S., Almeida, T. A., & Pardo, T. A. S. (2020). Towards automatically filtering Fake News in Portuguese. Expert Systems with Applications. Vol. 146, 113–199. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2020.113199

Starkova, Anna. (2022). History of e-commerce. Part 1. Turum-burum. URL: https://turumburum.ua/blog/e-commerce-nachalo-chast-1/

Vaswani, A., Shazeer, N., Parmar, N., Uszkoreit, J., Jones, L., Gomez, A. N., Kaiser, Ł., & Polosukhin, I. (2017). Attention is all you need. In: NIPS17: Proceedings of the 31st International Conference on Neural Information Processing Systems, pp. 6000–6010.

Vijjali, R., Potluri, P., Kumar, S., & Teki, S. (2020). Two stage transformer model for covid-19 Fake News detection and fact checking. arXiv Preprint. Computer Science. Computation and Language. https://doi.org/10.48550/arXiv.2011.13253

Vorontsov, K. V. (2013). Probabilistic topic modeling. URL: www.machinelearning.ru

Vosoughi, S., Roy, D., & Aral, S. (2018). The spread of true and false news online. Science. Vol. 359. Issue 6380, pp. 1146–1151. https://doi.org/10.1126/science.aap955

Wanda, P., & Jie, H. J. (2020). DeepProfile: finding fake profile in online social network using dynamic CNN. Journal of Information Security and Applications. Vol. 52, 102465. https://doi.org/10.1016/j.jisa.2020.102465

Wang, Y., Sohn, S., Liu, S., Shen, F., Wang, L., Atkinson, E. J., Amin, S., & Liu, H. (2019). A clinical text classification paradigm using weak supervision and deep representation. BMC Medical Informatics and Decision Making. Vol. 19, 1–13. https://doi.org/10.1186/s12911-018-0723-6

Wang, Y., Yang, W., Ma, F., Xu, J., Zhong, B., Deng, Q., & Gao, J. (2020). Weak supervision for Fake News detection via reinforcement learning. In: AAAI 2020–34th AAAI Conference on Artificial Intelligence, pp. 516–523. https://doi.org/10.48550/arXiv.1912.12520

What is TensorFlow.js?. URL: https://developers.google.com/

Williams, A., Nangia, N., & Bowman, S. R. (2017). A broad-coverage challenge corpus for sentence understanding through inference. arXiv Preprint. Computer Science. Computation and Language. https://doi.org/10.48550/arXiv.1704.05426

Wu, X., & Lode, M. (2020). Language Models are Unsupervised Multitask Learner (summarization). OpenAI Blog. Vol. 1, 1–7. https://bit.ly/3vgaVJc

Xian, Y., Akata, Z., Sharma, G., Nguyen, Q., Hein, M., & Schiele, B. (2016). Latent embeddings for zero-shot classification. In: Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, pp. 69–77. arXiv Preprint. Computer Science. Computation and Language. https://doi.org/10.48550/arXiv.1603.08895

Yang, K.-C., Niven, T., & Kao, H.-Y. (2019). Fake News Detection as Natural Language Inference. arXiv Preprint. Computer Science. Computation and Language. https://doi.org/10.48550/arXiv.1907.07347

Yang, S., Shu, K., Wang, S., Gu, R., Wu, F., & Liu, H. (2019). Unsupervised Fake News detection on social media: a generative approach. In: Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence. Vol. 33, No. 01: Vol. 33 No. 01, pp. 5644–5651. https://doi.org/10.1609/aaai.v33i01.33015644

Ying, L., Yu, H., Wang, J., Ji, Y., & Qian, S. (2021). Fake News Detection via Multi-Modal Topic Memory Network. In: IEEE Access. Vol. 9, pp. 132818-132829. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2021.3113981

Zellers, R., Holtzman, A., Rashkin, H., Bisk, Y., Farhadi, A., Roesner, F., & Choi, Y. (2020). Defending against neural Fake News. NeurIPS Proceedings. URL: https://proceedings.neurips.cc/paper/2019/hash/3e9f0fc9b2f89e043bc6233994dfcf76-Abstract.html

Zhou, X., & Zafarani, R. (2021). A Survey of Fake News: Fundamental Theories, Detection Methods, and Opportunities. ACM Computing Surveys. Vol. 53, Issue 5, pp. 1–40. https://doi.org/10.1145/3395046

Zhou, X., Wu, J., & Zafarani, R. (2020). SAFE: Similarity-Aware Multi-Modal Fake News Detection. arXiv Preprint. Computer Science. Computation and Language. https://doi.org/10.48550/arXiv.2003.04981


Переглядів анотації: 274
Завантажень PDF: 193
Опубліковано
2022-12-29
Як цитувати
Дяк, Т. П., Грицюк, Ю. І., & Горват, П. П. (2022). Проблема виявлення фейкових новин на веб-сайтах мережі Інтернет. Науковий вісник НЛТУ України, 32(6), 78-94. https://doi.org/10.36930/40320612
Розділ
Інформаційні технології

Статті цього автора (авторів), які найбільше читають

<< < 1 2