Rilevamento delle fake news
utilizzando algoritmi di ML
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La continua crescita dei social media ha fornito agli utenti un modo più comodo di accedere alle notizie rispetto al passato e quindi è possibile che alcune disinformazioni o voci vengano generate e diffuse in tutto il web, inducendo altri utenti a credervi e a diffonderle come menzogne involontarie.Questo lavoro propone un modello per identificare le fake news sui social media. La classificazione delle notizie si basa sul livello di somiglianza tra il significato semantico e le parole simili del loro testo. Questi vettori di parole del corpo e della testa vengono utilizzati per scoprire la ...
La continua crescita dei social media ha fornito agli utenti un modo più comodo di accedere alle notizie rispetto al passato e quindi è possibile che alcune disinformazioni o voci vengano generate e diffuse in tutto il web, inducendo altri utenti a credervi e a diffonderle come menzogne involontarie.Questo lavoro propone un modello per identificare le fake news sui social media. La classificazione delle notizie si basa sul livello di somiglianza tra il significato semantico e le parole simili del loro testo. Questi vettori di parole del corpo e della testa vengono utilizzati per scoprire la somiglianza semantica delle parole, proponendo un'architettura di rete neurale feed forward per individuare le notizie semanticamente equivalenti. La NN proposta trasforma prima le parole in embeddings di parole, utilizzando un'ampia raccolta di dati non etichettati, e poi applica una rete feed forward per costruire rappresentazioni vettoriali per la testa e il corpo. Analizzeremo ed eseguiremo i nostri esperimenti per prevedere le fake news utilizzando l'apprendimento automatico e la rete neurale.
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