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World File Search System假新闻
使用机器学习的假新闻检测的立场分类
摘要：如今可用的各种资源和应用程序使新闻快速增长；这使人们能够分享他们的意见，文章，新闻等。;不管他们拥有的真相百分比如何，这都使人们相信，为此目的，自动锅或假用户可以通过社交媒体和新闻平台发布或发布许多新闻。假新闻检测（FND）是二进制分类任务；这表明新闻是否正确，这涉及预测某些新闻文章被设计为具有欺骗性的概率。通常，出于政治和财务目的而产生的假新闻，例如影响总统选举或操纵股票市场。尽管已经进行了许多研究以将新闻视为虚假新闻，但对以阿拉伯语编写的新闻的信誉的评估仍处于早期阶段。在过去几年中，阿拉伯语的FND开始了更多的兴趣，许多检测方法具有某种能力，可以在多个数据集中检测假新闻。然后对有效检测模型的兴趣一直在增长；具体而言，用阿拉伯语却落后于其他语言的作品。在本文中，我们使用了深度学习模型，并应用了卷积神经网络和长期的短期记忆（CNN-BILSTM），并优化了随机梯度下降（SDG）；到称为AFND的阿拉伯语可访问数据集；指的是阿拉伯假新闻检测。我们基于现有的AFND数据集的实验结果表明了令人鼓舞和良好的性能；当我们达到87.7％的准确性时。或仅暗示。我们评估将假新闻视为分类问题之一的问题；即，我们的目标是将给定的新闻分类为可信或不可信；通常以可信度和质量的意义来定义信誉。关键字：假新闻检测，深度学习，双向长期记忆，卷积神经网络介绍，互联网已成为我们生活方式不可或缺的一部分。任何人都可以发表任何可以通过社交网络消费的内容的内容；随着传统信息频道的角色（例如报纸和电视节目如何收集和消费新闻）变得不那么突出，例如在“阿拉伯之春”中；社交媒体平台有至关重要的理由传播新闻和谣言，它被用作2011年阿拉伯世界各个革命的不同方面之间的交流工具。因此，许多科学家和专家一直致力于研究假新闻现象。通过提供解决方案来检测与事实现实不相容的假误导性信息（Gabrielle等，2022）。fnd是立场检测问题的一种部分形式；由于立场检测被定义为与社交媒体分析，信息检索和自然语言处理相关的问题，该问题的重点是检测一个从其已发表的文本中检测到一个人的态度，to诸如思想，概念或事件（例如在已公开的文本或隐含文本中明确编写）的特定目标。dl是机器学习的一部分，用于通过应用具有多层的人工神经网络来建模和解决复杂问题。最近，对确定这种现象的有效检测技术的兴趣一直非常快，许多模型在机器学习算法方面在所有数据集中都表现出色。特别是基于深度学习的方法。它涉及使用需要大量数据才能有效训练的算法，并且可以
祝福还是诅咒？一项关于生成AI对假新闻的影响的调查
摘要 - 新闻明显影响我们的社会。它们会影响消费者，选民和许多其他社会群体。虽然假新闻已经存在了几个世纪，但生成的AI将假新闻带来了新的水平。现在有可能自动创建大量高质量的单独定位假新闻。在另一端，生成的AI也可以帮助检测假新闻。两个领域都很年轻，但发展迅速。本调查提供了对2024年假新闻检测和创建的生成AI的研究和实际使用。遵循结构化文献调查方法，本文综合了以下主题群集中的当前结果1）启用技术，2）创建假新闻，3）案例研究社交媒体作为最相关的发行渠道，4）检测假新闻，以及5）Deepfakes作为即将到来的技术。本文还确定了当前的挑战和开放问题。索引术语 - 生成的人工智能，生成的AI，Genai，假新闻检测，深度学习，信息传播，社交媒体，自然语言处理，NLP，伦理AI，误解，内容创建，合成媒体，信息安全，信息安全性，错误信息的措施。
使用索马里语言中经常性神经网络的假新闻检测
摘要 - 数字领域中假新闻的扩散对公共话语构成了重大威胁，因此需要开发有效的检测机制。因此，本文介绍了针对检测假新闻的复发性神经网络（RNN）模型的经验分析，对其在测试数据集上的性能进行了深入的检查。RNN模型表现出非凡的准确性，在准确区分假新闻和真实新闻文章时达到了98.94％的成功率，低损失值为0.0372，表明分类任务的精度很高。关键性能指标进一步阐明了模型的功能：大约98.73％的精确率强调了该模型在识别假新闻方面的准确性。相比，大约99.07％的召回率强调了其在正确对数据集中的大多数假新闻实例进行分类方面的熟练程度。这些结果的综合（准确性，精度和回忆）证明了RNN模型的鲁棒性，作为歧视真正和捏造新闻内容的高度可靠的工具。这些发现不仅增强了模型在现实情况下的适用性，对于过滤错误信息至关重要，而且强调了其在维持信息完整性方面的潜力。这项研究为未来的研究和应用中的应用铺平了道路，这表明对该领域做出了重大贡献。
比较 SVM 和朴素贝叶斯分类器对虚假新闻的识别......
由于科技的飞速发展，人们可以快速轻松地获取信息和新闻。浏览网站、博客和社交媒体可以在几分钟内访问该消息。然而，复杂的信息技术是一把双刃剑。一方面，它帮助人们方便地消费最新的新闻，另一方面，公众消费的许多新闻是尚未知晓的假新闻。新闻中的错误信息给多方造成了伤害。最常见的假新闻包括疫情新闻、股票交易所，尤其是最近俄罗斯和乌克兰之间战争的新闻。在短时间内，大量假新闻流传，可能引发对战争的更大影响。一项分析发现，随着时间的推移，假新闻不断增加（Zhou et al.，2019）。因此，检测假新闻
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由于科技的飞速发展，人们可以快速轻松地获取信息和新闻。浏览网站、博客和社交媒体可以在几分钟内访问该消息。然而，复杂的信息技术是一把双刃剑。一方面，它帮助人们方便地消费最新的新闻，另一方面，公众消费的许多新闻是尚未知晓的假新闻。新闻中的错误信息给多方造成了伤害。最常见的假新闻包括疫情新闻、股票交易所，尤其是最近俄罗斯和乌克兰之间战争的新闻。在短时间内，大量假新闻流传，可能引发对战争的更大影响。一项分析发现，随着时间的推移，假新闻不断增加（Zhou et al.，2019）。因此，检测假新闻
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由于科技的飞速发展，人们可以快速轻松地获取信息和新闻。浏览网站、博客和社交媒体可以在几分钟内访问该消息。然而，复杂的信息技术是一把双刃剑。一方面，它帮助人们方便地消费最新的新闻，另一方面，公众消费的许多新闻是尚未知晓的假新闻。新闻中的错误信息给多方造成了伤害。最常见的假新闻包括疫情新闻、股票交易所，尤其是最近俄罗斯和乌克兰之间战争的新闻。在短时间内，大量假新闻流传，可能引发对战争的更大影响。一项分析发现，随着时间的推移，假新闻不断增加（Zhou et al.，2019）。因此，检测假新闻
AI进步：探索Github副驾驶，使用LSTM的假新闻检测以及AI对运输的影响
摘要：人工智能（AI）严重影响了各个部门，突破了技术和重新定义过程的界限。本文研究了AI进步的三个关键领域：用于软件开发的GitHub Copilot，长期记忆（LSTM）网络检测假新闻以及AI对运输的更大影响。Github副副词是AI-Power Edsing Assistant，正在彻底改变开发人员编写代码的方式。LSTM，一种复发性神经网络（RNN）的形式，提供了一种有效的解决方案来检测错误信息。最后，AI通过自动驾驶车辆和交通管理对运输的贡献，展示了AI如何重塑运输领域的基础设施，安全性和效率。本文旨在全面了解这些技术的工作方式及其社会影响。
健康错误信息检测：一种集成到检索的一代
摘要生成AI（Genai）和自然语言处理（NLP）近年来已经显着提高，表现出突破并推动了文本挖掘中的准确率。在许多应用程序域中都观察到级联效应，涵盖文本分析，问答，分类和新的文本内容生成。后者允许许多最终用户将AI视为现成的解决方案，以优化其日常工作流程。然而，由于可信赖和未经验证的内容可以轻松产生，黑暗和明亮的侧面潜伏在文本内容产生后面。这在我们的社会中引起了重大挑战：假新闻。尽管假新闻已经存在一段时间，但它仍然是一个未解决的问题。生成的AI通过实现自动生产大量高质量的，单独针对的假件内容来将其提高到一个新的水平。我们的工作是Loyfanmi（与健康相关的虚假新闻）项目的一部分，该项目的重点是使用NLP，语言模型和检索功能增强的生成（RAG）系统来缓解与健康有关的假新闻。我们提出了一种新的块机制，该机制简化了整个抹布框架管道。Bert和Bert+RAG已在2000年与健康相关的文章的数据集中进行了比较，将与健康相关的假新闻分类任务进行了比较，分为两类（“假”和“可信”）。初步实验结果揭示了准确性，回忆和F1得分的提高。
“真理的监护人”新闻记者对新闻算法的抵制
虚假新闻是指故意设计和提出的虚假信息或误导性陈述1通过计划的渠道传播，并对接收者的认知过程进行操纵。在这种解释中，假新闻是与网络空间和社交网络有关的现代虚假信息的现代版本，2，但与虚假信息不同，因为其分销渠道是有目的地设计和计划的。假新闻以图像，文本和视频的形式出现。在所有这些形式中，内容最难以证实的内容包括紧急信息，具有很高的传播，报告和对社会重要问题的看法，这些问题融入了阴谋论。3个假新闻是所谓的后真实事物的要素之一。4“后真相”是一个术语，说明了媒体空间中现实的伪造，以建立