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J-GLOBAL ID：202202234212313189   整理番号：22A0980642

注意機構と畳込みニューラルネットワークに基づく偽ニュース検出【JST・京大機械翻訳】

Fake News Detection Based on Attention Mechanism and Convolutional Neural Network

著者 (4件)： Wang Fei (School of Computer Science and Technology, Xinjiang Normal University, Urumqi, China) ,  Zhang Haijun (School of Computer Science and Technology, Xinjiang Normal University, Urumqi, China) ,  Cheng Rui (School of Computer Science and Technology, Xinjiang Normal University, Urumqi, China) ,  Xu Pengxu Wang Rongrong (School of Computer Science and Technology, Xinjiang Normal University, Urumqi, China)
資料名： Lecture Notes in Electrical Engineering  (Lecture Notes in Electrical Engineering)
巻： 854  ページ： 249-256  発行年： 2022年 
JST資料番号： W5070A  ISSN： 1876-1100  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ソーシャルメディアの急速な発展は,インターネットニュースを我々の生活の全ての側面に洪水させ,また,ファクニュースの普及を容易にし,社会インパクトを低減するためのファクニュースを検出することが重要である。本論文では,注意機構と畳み込みニューラルネットワークの組合せに基づく偽ニュース検出法を提案し,それは自己注意機構によって文章の内部関係を得て,次に,分類のために抽出した特徴を処理するために畳込みニューラルネットワークを使用した。モデルの有効性を検証するために,このモデルを3つの異なる公開データセットで実験し,10倍交差検証の下で良好な検出結果を得た。Copyright The Author(s), under exclusive license to Springer Nature Singapore Pte Ltd. 2022 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 検出 ,  洪水 ,  特性 ,  *ニューラルネットワーク ,  検出法 ,  文章 ,  *ニュース ,  有効性 ,  *注意 ,  情報メディア ,  インターネット
準シソーラス用語： ソーシャルメディア ,  *畳込みニューラルネットワーク ,  *フェイクニュース , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 注意機構 ,  畳込みニューラルネットワーク ,  10倍交差検証 ,  偽ニュース検出

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (3件)： 注意 ,  畳込みニューラルネットワーク ,  偽ニュース