文献

J-GLOBAL ID：202002227411188709   整理番号：20A1997807

画像に基づくHoax検出【JST・京大機械翻訳】

Image-Based Hoax Detection

著者 (6件)： Angiani Giulio (Department of Engineering and Architecture, University of Parma, Italy) ,  Balba Gaudioso Junior (Department of Engineering and Architecture, University of Parma, Italy) ,  Fornacciari Paolo (Department of Engineering and Architecture, University of Parma, Italy) ,  Lombardo Gianfranco (Department of Engineering and Architecture, University of Parma, Italy) ,  Mordonini Monica (Department of Engineering and Architecture, University of Parma, Italy) ,  Tomaiuolo Michele (Department of Engineering and Architecture, University of Parma, Italy)
資料名： ACM Proceedings  (ACM Proceedings)
号： Goodtechs ’18  ページ： 159-164  発行年： 2018年 
JST資料番号： D0698C  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ここ数年,オンラインソーシャルネットワークによる情報拡散の影響は連続的に成長している。この理由のために,ニュースの信頼性の理解は,特に危機事象中または政治的,健康および社会的問題において,インターネットユーザにとって最も重要な課題の1つになった。ファクニュースの検出のためのより包括的なプロジェクトの一部として,本論文では,特にその関連画像を考慮して,情報の一部の信頼性を評価する機械学習法を提案した。本論文で記述した研究において,訓練と試験データセットを,最初に,Webから収集し,信頼と偽の顔のページに関連した1000以上の画像をダウンロードした。すべての収集した画像は,それらの特定の内部詳細を抽出するためにGoogle Visionオンラインサービスを用いて処理した。各画像に対して,その色構成,認識対象,公開されたサイトのリスト,および最終的に含まれたテキストを含む,様々な種類の特徴を考察した。次に,これらの詳細を用いて,ホックス同定において約85%の精度に達することができる異なるアルゴリズムを用いて分類器を訓練した。将来の研究は,画像に関連したソーシャルネットワーク情報に焦点を合わせ,システム精度を改善し,オンラインで様々なタイプのニューススプレッドについてより多くの知識を獲得する。Please refer to this article’s citation page on the publisher website for specific rights information. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  信頼性 ,  スプレッド ,  画像分析 ,  *ニュース ,  Web【情報システム】 ,  インターネット ,  機械学習
準シソーラス用語： Google ,  社会的ネットワーク ,  オンライン ,  試験データ ,  情報伝播 ,  オンラインサービス ,  オンラインソーシャルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： ケーキニュース ,  Hoax検出 ,  画像解析

分類 (3件)： 計算機網  (JC03000K) ,  パターン認識  (JE07000S) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)