Ämnet falska nyheter har hämtats från både allmänheten och de akademiska samhällena. Sådan felaktig information har potential att påverka den allmänna opinionen, vilket ger illvilliga partier möjlighet att manipulera resultaten av offentliga evenemang såsom val. Eftersom sådana höga insatser är på spel, automatiskt upptäcka falska nyheter är ett viktigt, men utmanande problem som ännu inte är väl förstådd. Det finns dock tre allmänt överenskomna egenskaper hos falska nyheter: texten i en artikel, användarens svar den får, och källanvändare som främjar den. Det befintliga arbetet har till stor del inriktats på att skräddarsy lösningar till en särskild egenskap som har begränsat deras framgång och allmängiltighet. I detta arbete föreslår vi en modell som kombinerar alla tre egenskaper för en mer exakt och automatiserad förutsägelse. Speci Cally, vi införlivar beteendet hos båda parter, användare och artiklar, och gruppbeteendet hos användare som sprider falska nyheter. Motiverad av de tre egenskaperna föreslår vi en modell kallad CSI som består av tre moduler: Capture, Score och Integrate. Den e rst modulen är baserad på svar och text; den använder en Recurrent Neural Network för att fånga temporal pa ern användaraktivitet på en viss artikel. Den andra modulen lär sig källegenskaperna baserat på användarnas beteende, och de två integreras med den tredje modulen för att klassificera en artikel som falsk eller inte. Experimentell analys av verkliga data visar att CSI uppnår högre noggrannhet än befintliga modeller, och extraherar meningsfulla latenta representationer av både användare och artiklar.
Ruchansky m.fl. REF föreslog en automatisk falsk nyhetsdetektor, kallad CSI som består av tre moduler: Capture, Score, och Integrate, som förutspår genom att dra nytta av tre funktioner relaterade till inkommande nyheter: text, svar, och källa till det.
CSI: A Hybrid Deep Model for Fake News Detection
{'venue': "CIKM '17", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}