Abstract-Fake nyheter, rykten, felaktig information, och desinformation upptäckt är numera avgörande frågor eftersom dessa kan få allvarliga konsekvenser för våra sociala tyger. Denna information ökar snabbt på grund av att det finns enorma informationskällor på nätet, däribland sociala medier, nyhetsbloggar, tidningar osv. I den här artikeln utvecklar vi olika modeller för djupinlärning för att upptäcka falska nyheter och klassificera dem i de fördefinierade finkorniga kategorierna. Först utvecklar vi modeller baserade på Convolutional Neural Network (CNN) och Bi-directive Long Term Memory (Bi-LSTM) nätverk. De representationer som erhålls från dessa två modeller matas in i en flerskiktsperceptronmodell (MLP) för den slutliga klassificeringen. Våra experiment på ett referensdataset visar lovande resultat med en total noggrannhet på 44,87 %, vilket överträffar den nuvarande tekniken.
Arjun REF föreslår en automatisk hoax-ramteknik som klassificerar hoax-nyheter i flera klasser, sanna, mestadels sanna, halvsanna, nästan osanna, falska och shorts med modeller baserade på Convolutional Neural Networks (CNN) och Bi-directive Long Short Term Memory (Bi-LSTM).
A Deep Ensemble Framework for Fake News Detection and Classification
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}