Falska nyheter som sprids via mediekanaler utgör ett verkligt hot mot informationens tillförlitlighet och upptäckten av falska nyheter har fått allt större uppmärksamhet under de senaste åren. Falska nyheter är vanligtvis skrivna avsiktligt för att vilseleda läsare, vilket avgör att falska nyheter upptäckt endast baserat på nyhetsinnehåll är oerhört utmanande. Under tiden, falska nyheter kan innehålla sanna bevis för att håna sanna nyheter och presenterar olika grader av falskhet, vilket ytterligare förvärrar upptäckten svårigheten. Å andra sidan producerar spridningen av falska nyheter olika typer av data ur olika perspektiv. Dessa flera källor ger rik kontextuell information om falska nyheter och erbjuder aldrig tidigare skådade möjligheter för avancerad falska nyheter upptäckt. I denna tidning studerar vi falska nyheter upptäckt med olika grader av falskhet genom att integrera flera källor. I synnerhet inför vi strategier för att kombinera information från flera källor och för att diskriminera mellan olika grad av falskhet, och föreslår en Multi-source Multi-Class Fake News Detection Framework MFD, som kombinerar automatisk funktionsextraktion, fusion med flera källor och automatiserad grad av förfalskningsdetektering till en sammanhängande och tolkningsbar modell. Experimentella resultat av verkliga data visar hur effektivt det föreslagna ramverket är och omfattande experiment genomförs ytterligare för att förstå hur det föreslagna ramverket fungerar.
I REF-författare har man föreslagit ett ramverk för multi-sources Fake news Detection (MMFD) och även infört ett automatiserat och tolkningsbart sätt att integrera information från flera källor, men noggrannheten i modellen för verkliga data är bara 38,81 %.
Multi-Source Multi-Class Fake News Detection
{'venue': 'COLING', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}