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不真实的新闻索引并标记虚假和误导性的新闻文章

根据Statista的数据,截至2018年3月,约有52%的美国人认为在线新闻网站经常在美国报道假新闻,另有34%的美国人表示他们认为新闻网站偶尔会报道假新闻。抛开这些情绪,想找出在线上不真实的新闻来源并不容易。但是,来自柏林理工学院,瓦伦西亚大学,南里奥格兰德州联邦大学和德国人工智能研究中心的一组研究人员最近试图通过名为“虚假新闻”的搜索引擎来解决这一问题。

它补充了印第安纳大学研究人员发表的有关Hoaxy的工作,Hoaxy是一种公共搜索引擎,用于可视化索赔的传播和事实核对。在麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室(CSAIL)的相关研究中,合著者演示了AI,它可以确定来源是准确的还是有政治偏见的。最近,CSAIL开发了一种自动化系统,可以检测到虚假的事实陈述。在其他地方,来自乔治华盛顿大学,亚马逊AWS AI和初创公司AdVerifai的团队研究了一种机器学习方法来对误导性语音进行分类。

Untrue News是开源的,使用自动和半自动自然语言处理技术来爬网和识别虚假和误导性的新闻文章。它的AI可以执行多种语言的文本翻译,分类以及诸如人员,组织,位置等实体的链接,并用葡萄牙语,德语,英语和其他语言为64,000多个假故事建立索引。

虚假新闻结合了围绕同一主题或个人的虚假故事,以用户自己的语言提供结果。网络爬虫点击模板即可浏览网站并仅提取公共可用的元数据,而包含多种算法的数据丰富模块(包括执行实体识别和链接到开放式语义数据库的文档的一种算法)则丰富了内容。为了与虚假故事进行比较,“虚假新闻”利用了国际事实检查网认为值得信赖的消息来源,后者是非营利性Poynter研究所的一个部门,致力于将全球的事实检查人员聚集在一起。

对于每个查询,“不真实的新闻”会显示总共找到的新闻项的数量,以及事实检查机构的文章标题,发布日期,新闻检查的国家/地区,原始事实的链接,与可信赖性类别有关的图标和摘录。例如,巴西政客发布的有关向教育部转移800万美元的消息显示,该符号表示部分不正确,因为资金也已转移至其他部委。

研究人员在一篇描述他们工作的论文中写道:“建立一个集体使用的协作,可靠和开源平台是Untrue News的主要重点。”“在谣言和虚假故事对建立社会集体思维起决定性作用的时代,虚假新闻将自己展示为与虚假信息作斗争的平台。”

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