基于多模态的虚假新闻识别

来源 :中国新通信 | 被引量 : 0次 | 上传用户：ylhly200

【摘要】

：

谣言在网站上散布了大量错误信息与虚假信息,而谣言的及时性检测仍显不足.本文提出在多模态的新闻数据集上,通过GBDT框架完成对虚假新闻的检测,包含文本和图片分类模型以及GA

【作者】

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徐传凯杜艳苏韵捷

【机构】

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北京国际关系学院信息科技系

【出处】

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中国新通信

【发表日期】

：

2020年15期

【关键词】

：

多模态虚假新闻检测有监督学习

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谣言在网站上散布了大量错误信息与虚假信息,而谣言的及时性检测仍显不足.本文提出在多模态的新闻数据集上,通过GBDT框架完成对虚假新闻的检测,包含文本和图片分类模型以及GAN模块.实验表明针对多模态虚假新闻检测的准确度有显著提升,模型在数据集测试的F1值最终达到0.95,识别准确率达到0.9901.

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