Un cadre de détection fausses nouvelles basé sur l'apprentissage profond

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Bol Avec la prolifération des médias sociaux, les nouvelles se répandent plus rapidement. En outre, le retour d'information social est devenu essentiel pour les organisations et les gouvernements afin de développer leur intelligence et d'élaborer des stratégies. Cependant, il existe des cas de fausses nouvelles qui posent des problèmes potentiels car elles ont les moyens d'influencer les gens. Les nouvelles diffusées dans les médias sociaux sont polluées par des fausses nouvelles si elles ne sont pas identifiées correctement et supprimées de temps à autre. Il s 'agit d'un problème difficile à résoudre. De nombreux algorithmes existants pour détecter les fausses nouvelles sont performants.

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Avec la prolifération des médias sociaux, les nouvelles se répandent plus rapidement. En outre, le retour d'information social est devenu essentiel pour les organisations et les gouvernements afin de développer leur intelligence et d'élaborer des stratégies. Cependant, il existe des cas de fausses nouvelles qui posent des problèmes potentiels car elles ont les moyens d'influencer les gens. Les nouvelles diffusées dans les médias sociaux sont polluées par des fausses nouvelles si elles ne sont pas identifiées correctement et supprimées de temps à autre. Il s 'agit d'un problème difficile à résoudre. De nombreux algorithmes existants pour détecter les fausses nouvelles sont performants.

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