Abstrakt. Online innehåll förlag använder ofta catchy rubriker för sina artiklar för att locka användare till sina webbplatser. Dessa rubriker, populärt kända som klickbaits, utnyttja en användares nyfikenhet gap och locka dem att klicka på länkar som ofta gör dem besvikna. Befintliga metoder för att automatiskt upptäcka klicklappar är beroende av tung funktionsteknik och domänkunskap. Här introducerar vi en neural nätverk arkitektur baserad på Recurrent Neural Networks för att upptäcka klickbaits. Vår modell bygger på distribuerade ord representationer lärt sig från en stor oannoterad corpora, och karaktär inbäddningar lärt via Convolutional Neural Networks. Experimentella resultat på en datauppsättning nyhetsrubriker visar att vår modell överträffar befintliga tekniker för clickbait detektion med en noggrannhet på 0,98 med F1-score på 0,98 och ROC-AUC på 0,99.
REF presenterar en modell för detektering av klickbait som använder ordinbäddningar och recurrent neural Network (RNN).
We used Neural Networks to Detect Clickbaits: You won't believe what happened Next!
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}