ترغب بنشر مسار تعليمي؟ اضغط هنا

معالجة تعدد اللجوء والترويج في أخبار وهمية

Tackling Multilinguality and Internationality in Fake News

244   0   0   0.0 ( 0 )
 تاريخ النشر 2021
  مجال البحث الذكاء الاصناعي
والبحث باللغة English
 تمت اﻹضافة من قبل Shamra Editor




اسأل ChatGPT حول البحث

شهدت السنوات القليلة الماضية زيادة هائلة في كمية وتأثير التضاعف الذي ينتشر عبر الإنترنت. تم تطوير نهج مختلفة لاستهداف العملية في مراحل مختلفة من تحديد مصادر لتتبع التوزيع في وسائل التواصل الاجتماعي لتوفير Debunks المتابعة للأشخاص الذين واجهوا التضليل. أحد الاستنتاجات الشائعة في كل من هذه الأساليب هو أن التضليل محكوم للغاية وموضوعي موضوعي للحلول الآلية بالكامل للعمل ولكن كمية البيانات المعالجة والرجوع إليها مرتفعة للغاية بالنسبة للبشر للتعامل معهم. في النهاية، تدعو المشكلة إلى نهج هجين لخبراء البشر مع المساعدة التكنولوجية. في هذه الورقة، سنقوم بتظهر تطبيق تقنيات معينة من أحدث تقنيات NLP في مساعدة Debunkers الخبراء ودخري الحقائق بالإضافة إلى دور خوارزميات NLP هذه في اتباع نهج أكثر شمولا لتحليل ومكافحة انتشار التضليل. سنقدم وجعة متعددة اللغات من التضليل والضغطات التي تحتوي على نص وعلامات مفاهيم وصور ومقاطع فيديو بالإضافة إلى طرق مختلفة للبحث والاستفادة من المحتوى.



المراجع المستخدمة
https://aclanthology.org/
قيم البحث

اقرأ أيضاً

في حين أن لقاحات CoviD-19 أصبحت متاحة في النهاية على نطاق واسع، فإن الوباء الثاني الذي يدور حول تداول الأخبار المضادة ل Vaxxer وهمية "قد يعيق الجهود للتعافي من أول واحد.مع وضع ذلك في الاعتبار، أجرينا تحليلا مكثفا للعقائز العربية والإنجليزية حول لقاحا ت CovID-19، مع التركيز على الرسائل المنصولة من قطر.وجدنا أن التغريدات العربية تحتوي على الكثير من المعلومات والشائعات الخاطئة، في حين أن تغريدات اللغة الإنجليزية هي في الغالب واقعية.ومع ذلك، فإن تغريدات اللغة الإنجليزية هي أكثر إثارةا من اللغة العربية.فيما يتعلق بتقنيات الدعاية، فإن حوالي نصف التغريدات العربية تعبر عن الشك، و 1/5 استخدام اللغة المحملة، في حين أن تغريدات اللغة الإنجليزية وفيرة في اللغة المحملة، المبالغة، والخوف، والسمطية بالاسم، والشك، والتلويح العلمي.أخيرا، من حيث التأطير، تعتمد تغريدات عربية منظور صحية وسلامة، بينما تهيمن في المخاوف الاقتصادية الإنجليزية.
ألقى النمو الأسي للإنترنت والوسائط الاجتماعية في العقد الماضي الطريق إلى زيادة نشر المعلومات الخاطئة أو المضللة. منذ الانتخابات الرئاسية الأمريكية لعام 2016، أصبحت مصطلح أخبار وهمية "أصبحت شعبية متزايدة وقد تلقت هذه الظاهرة اهتماما أكبر. في السنوات ا لماضية، تم إنشاء العديد من وكالات فحص الحقائق، ولكن بسبب عدد كبير من الوظائف اليومية على وسائل التواصل الاجتماعي، والفحص اليدوي غير كاف. حاليا، هناك حاجة ملحة لأدوات الكشف عن الأخبار التلقائي، إما لمساعدة قوائم الداما اليدوية أو التشغيل كأدوات قائمة بذاتها. هناك العديد من المشاريع جارية حول هذا الموضوع، لكن معظمهم يركزون على اللغة الإنجليزية. تناقش ورقة البحث في البحث هذه توظيف أساليب التعلم العميق، وتطوير أداة، للكشف عن الأخبار الخاطئة باللغة البرتغالية. كخطوة أولى، سنقوم بمقارنة الهيغات الراسخة التي تم اختبارها بلغات أخرى وتحليل أدائها على بياناتنا البرتغالية. بناء على النتائج الأولية لهذه المصنفات، يجب أن نختار نموذجا للتعلم العميق أو الجمع بين العديد من نماذج التعلم العميق التي تعاني من وعد لتعزيز أداء نظام الكشف عن الأخبار المزيف.
نقترح أن نقترح Captioner أخبار البصرية، وهو نموذج كيائن كيائن لمهمة تقسيم صورة الأخبار. نقدم أيضا Visual News، وهو معيار واسع النطاق يتكون من أكثر من مليون صورة إخبارية إلى جانب المقالات الإخبارية المرتبطة، وتستياؤ الصور، ومعلومات المؤلف، والبيانات ا لوصفية الأخرى. على عكس مهمة تقسيم الصور القياسية، تصور الصور الأخبار المواقف التي يكون فيها الأشخاص والمواقع والأحداث ذات أهمية قصوى. يمكن أن تجمع طريقةنا المقترحة بشكل فعال بين الميزات المرئية والنصية لتوليد التسميات التوضيحية مع معلومات أكثر ثراء مثل الأحداث والكيانات. وبشكل أكثر تحديدا، تم تصميمها على بنية المحولات، يتم تزويد نموذجنا بمزيد من المجهز بتقنيات الانصهار متعددة الوسائط على الرواية وآليات الاهتمام، والتي تم تصميمها لتوليد كيانات اسمه أكثر دقة. تستخدم طريقتنا معلمات أقل بكثير مع تحقيق نتائج تنبؤ أفضل قليلا من الأساليب المنافسة. توضح مجموعة بيانات الأخبار المرئية الأكبر والأكثر تنوعا التحديات المتبقية في تصوير الصور الإخبارية.
مراجعات العملاء مفيدة في توفير تجربة غير مباشرة من المنتج.غالبا ما يستخدم الناس الاستعراضات التي كتبها عملاء آخرون كمبدأ توجيهي قبل شراء منتج.هذا السلوك يدل على صحة الاستعراضات في منصات التجارة الإلكترونية.ومع ذلك، أصبحت مراجعات وهمية بشكل متزايد متا عب لكل من المستهلكين وأصحاب المنتجات.لمعالجة هذه المشكلة، نقترح عليك فقط تحتاج الذهب (يونغ)، وهي أداة تعدين معلومات أساسية للكشف عن مراجعات وهمية وتعزيز تقدير المستخدم.تظهر النتائج التجريبية لدينا الأداء البشري الفقراء على اكتشاف مراجعة وهمية، وقدرة المستخدم المحسنة بشكل كبير بالنظر إلى أدواتنا، والحاجة النهائية للحصول على اعتماد المستخدم على الأداة.
مع استمرار العالم في محاربة جائحة CovID-19، فإنه يقاتل في وقت واحد من نقص الدم "- وهو طوفان من تضليل وانتشار نظريات المؤامرة المؤدية إلى تهديدات صحية وشعبة المجتمع. لمكافحة هذا المعكرية، هناك حاجة ملحة لمجموعات البيانات القياسية التي يمكن أن تساعد ال باحثين على تطوير وتقييم النماذج الموجهة نحو الكشف التلقائي عن التضليل. في حين أن هناك جهودا متزايدة لإنشاء مجموعات بيانات قياسية كافية ومفتوحة للمصدر للغة الإنجليزية، فإن الموارد القابلة للمقارنة غير متاحة تقريبا بالنسبة للألمانية، مما يترك البحث في اللغة الألمانية متخلفة بشكل كبير. في هذه الورقة، نقدم DataSet المعيار الجديد Fang-Covid يتكون من 28،056 مواد إخبارية ألمانية حقيقية و 13،186 مرتبطة بمعائق CovID-19 وكذلك بيانات عن انتشارها على Twitter. علاوة على ذلك، نقترح نموذجا قابل للتفسير القائم على السياق والاجتماعي للكشف عن الأخبار المزيفة، ومقارنة أدائه إلى النماذج والأداء الأسود الميزة لتقييم الأهمية النسبية للميزات القابلة للتفسير البشرية في التمييز بين الأخبار المزيفة من الأخبار الأصلية وبعد

الأسئلة المقترحة

التعليقات
جاري جلب التعليقات جاري جلب التعليقات
سجل دخول لتتمكن من متابعة معايير البحث التي قمت باختيارها
mircosoft-partner

هل ترغب بارسال اشعارات عن اخر التحديثات في شمرا-اكاديميا