Улучшение обнаружения поддельных новостей с помощью несбалансированного набора данных с использованием методов машинного обучения и SMOTE По данным Pew Research Center, 50% американцев считают фейковые новости серьезной проблемой. И обнаружение фейковых новостей было проблемой, которую многие исследователи стремились улучшить. Поскольку меня интересует та же проблема, с которой сталкиваются многие средства массовой информации, я решил использовать набор данных FakeNewsNet и методы..

Введение Эпоха Интернета меняет то, как люди потребляют новости и делятся ими. Теперь мы всего в одном клике от получения нужной нам информации. Но уверены ли мы, что новости, которые мы читаем, не фальшивые? Поддельные новости — это вводящий в заблуждение или ложный контент, распространяемый преднамеренно или непреднамеренно. Со всеми достижениями в области технологий распространение поддельных новостей стало легким. Фальшивые новости могут распространяться с целью нанести ущерб..

Фейковые новости, аккаунты, посты, обзоры и комментарии разжигают волнения в СМИ, политике и многих других деликатных вопросах. Трудно контролировать несколько платформ, где много поддельных пользователей и постов, которые стремятся получить прибыль за счет кликбейта и распространения неправильного контента или подписчиков. Успех этих платформ зависит от их способности блокировать ложь или защищать пользователей от спам-аккаунтов с помощью искусственного интеллекта. Приложение Blinx..

Кликбейт . Кликбейт — это популярный метод распространения ложных новостей (и других типов материалов). Это выдуманные истории, которые используются для увеличения посещаемости сайта и доходов от рекламы. Вводящие в заблуждение заголовки . Статьи и контент, которые не совсем не соответствуют действительности, могут быть искажены за счет использования сенсационных или вводящих в заблуждение заголовков. Сатира или пародия. Контент, который часто пародирует новостные передачи и..

Будь то Web 1.0, 2.0 или Web3.0, сфабрикованные новости существовали всегда, даже до появления Интернета. Поддельные новости можно определить как статьи, специально созданные для обмана читателей. Эти статьи используются в качестве тактики для увеличения читательской аудитории или как часть психологической войны для получения прибыли с помощью кликбейта. Заманчиво-преувеличенно-яркие заголовки и кликбейт используются для того, чтобы вызвать любопытство и увеличить доходы от рекламы...

В этом современном мире данные очень важны, и к 2020 году будет генерироваться 1,7 мегабайта данных в секунду. Итак, существует множество технологий, которые меняют мир с помощью такого большого количества данных. Машинное обучение - одна из них, и мы используем эту технологию для обнаружения фейковых новостей. Машинное обучение Машинное обучение - это приложение ИИ, которое дает системе возможность изучать вещи без явного программирования. Машинное обучение работает с данными,..