文献

J-GLOBAL ID：202202234760118863   整理番号：22A0778725

低信頼性ニュースの誤情報分析と検出への包括的アプローチ【JST・京大機械翻訳】

A Comprehensive Approach to Misinformation Analysis and Detection of Low-Credibility News

著者 (5件)： Joshi Meghana Mukunda (BMS College of Engineering, Bengaluru, Karnataka, India) ,  Kumbale Niyathi Srinivasan (BMS College of Engineering, Bengaluru, Karnataka, India) ,  Shastry Nikhil S. (BMS College of Engineering, Bengaluru, Karnataka, India) ,  Khan Mohammed Omar (BMS College of Engineering, Bengaluru, Karnataka, India) ,  Nagarathna N. (BMS College of Engineering, Bengaluru, Karnataka, India)
資料名： Advances in Intelligent Systems and Computing  (Advances in Intelligent Systems and Computing)
巻： 1413  ページ： 23-33  発行年： 2022年 
JST資料番号： W5075A  ISSN： 2194-5357  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： ミス情報は不正確である情報であり,通常は意図的にオンラインで循環する。誤情報の普及は,いくつかのソーシャルメディアプラットフォームに偽ニュースを広げた数百万のボットで,技術の発展で拡大している。これは,言語学,文脈ベース,ユーザプロファイルベース,および社会的特徴に依存するソフトウェアシステムを要求する, f新品を検出し,分析するために,ゆっくりなる問題になっている。本論文の目的は,ニュース検出を偽造し,実装された解決策の側面を描写するアプローチで利用可能な様々な文献のレビューを提出することである。この手法は,テキストの形式で偽ニュースを拡散し,追跡およびトレース偽情報を拡張するボットを検出することを目的とする。解はテキスト解析を含み,偽ニュースの特性を同定し,自然言語処理および機械学習技術を同じように採用する。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： 言語学 ,  情報 ,  *信頼性 ,  自然言語処理 ,  文脈 ,  形式 ,  *ニュース ,  情報メディア ,  機械学習 ,  利用者プロファイル
準シソーラス用語： オンライン ,  *情報分析 ,  ボット ,  ソーシャルメディア ,  テキスト解析 ,  フェイクニュース , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 誤情報 ,  偽ニュース検出 ,  ニューラルケーキニュース ,  Twitter bots ,  自然言語処理 ,  機械学習

分類 (1件)： その他の情報処理  (JE15050M)

タイトルに関連する用語 (2件)： ニュース ,  情報分析