Satirisk upptäckt av nyheter är viktig för att förhindra spridning av felaktig information över Internet. Befintliga metoder för att fånga nyheter satire använda maskininlärning modeller såsom SVM och hierarkiska neurala nätverk tillsammans med handgjorda funktioner, men inte utforska mening och dokument skillnad. I detta dokument föreslås en robust, hierarkisk djup neurala nätverk metod för satir detektion, som är kapabel att fånga satir både på meningsnivå och på dokumentnivå. Arkitekturen innehåller instickbara generiska neurala nätverk som CNN, GRU och LSTM. Experimentella resultat på real world news satire dataset visar betydande resultatvinster som visar effektiviteten i vårt föreslagna tillvägagångssätt. En inspektion av de lärda modellerna visar att det finns viktiga meningar som styr närvaron av satirer i nyheterna.
Sarkar m.fl. presenterade ett neuralt nätverk med uppmärksamhet på både fånga meningsnivå och dokumentnivå satire REF.
Attending Sentences to detect Satirical Fake News
{'venue': 'COLING', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}