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J-GLOBAL ID：202002232809590158   整理番号：20A0954343

談話セグメント構造解析を用いたFakeニュース検出【JST・京大機械翻訳】

Fake news detection using discourse segment structure analysis

著者 (3件)： Uppal Anmol (Amity University,Amity School of Engineering & Technology,Noida,Uttar Pradesh,INDIA) ,  Sachdeva Vipul (Amity University,Amity School of Engineering & Technology,Noida,Uttar Pradesh,INDIA) ,  Sharma Seema (Amity University,Amity School of Engineering & Technology,Noida,Uttar Pradesh,INDIA)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： Confluence  ページ： 751-756  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2441A  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： オンラインニュースプラットフォームは,著者らの社会と文化に対して正と負の両方の方法で大きく影響する。オンラインメディアが情報源に対してより依存するようになるにつれて,多くの偽ニュースがオンラインで提案され,イベント信頼性の事前または完全な情報なしに,それに続く人々と共に広くなっている。このような誤った情報は,公共意見を操作する可能性を持っている。偽ニュース伝搬の指数関数的成長は,ニュース信頼性のための公共に対する大きな脅威になった。これにより,偽物の発見,検討,処理が要求されるようになってきている。しかしながら,偽のニュースを発見する問題に関する文献の限られた利用可能性によって,多くの潜在的方法論と技術は,調査されないままである。本論文の第一の目的は,既存の方法論をレビューし,自動化されたdeception検出のための方法を提案し,実行することである。提案した方法論は,偽と現実のニュースを区別する構造を定式化するために,離散レベル構造解析における深い学習を用いる。ベースラインモデルは74%の精度を達成した。Copyright 2020 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 構造解析 ,  自動化 ,  情報源 ,  信頼性 ,  指数関数 ,  *ニュース ,  基準線 ,  定式化
準シソーラス用語： 談話 ,  オンライン ,  フェイクニュース , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： 談話 ,  セグメント ,  構造解析 ,  ニュース