Explainable Fake News Detection With Large Language Model via Defense Among Competing Wisdom 论文地址： Explainable Fake News Detection with Large Language Model via Defense Among Competing Wisdom | P

整理了ICMR2023 Multi-modal Fake News Detection on Social Media via Multi-grained Information Fusion）论文的阅读笔记 背景模型实验 背景   在假新闻检测领域，目前的方法主要集中在文本和视觉特征的集成上，但不能有效地利用细粒度和粗粒度级别的多模态信息。此外，由于模态之间缺乏相关性或每个模态

整理了RecSys2020 Progressive Layered Extraction : A Novel Multi-Task Learning Model for Personalized Recommendations）论文的阅读笔记 背景模型实验 论文地址：SAFE 背景   在此之前，对利用新闻文章中文本信息和视觉信息之间的关系(相似性)的关注较少。这种相似性有助于

大家是怎样看待大型语言模型生成信息的可靠性呢？ 尽管大语言模型生成的内容“像模像样”，但这些模型偶尔的失误揭示了一个关键问题：它们生成的内容并不总是真实可靠的。 那么，这种“不保真”特性能否被用来制造虚假信息呢？ 最近，一篇论文正好针对这一议题进行了探讨：我们能否利用大型语言模型来制造虚假的信息？ 论文题目：《Disinformation Capabilities of Large

这可能是互联网史上首个虚假消息：1984年，有人在Usenet上发帖称苏联接入互联网。这只是无伤大雅的愚人节恶作剧，但与今天朋友圈那些“哭笑不得”的虚假消息和造谣相去甚远。因为如今虚假信息危害大，且不择手段。2017年，误导性和恶意虚假网络内容不计其数，人类无法自己摆脱这一困境。相反，有可能靠机器拯救人类。 一家名为 AdVerif.ai 的初创公司设计了一种同名算法，可以把我们从黑暗中

1.设计内容 根据新闻数据，建立一个模型来准确地将一条新闻分类为 REAL 或 FAKE。 2.数据集 新闻数据集。该数据集的形状为 7796×4。第一列标识新闻，第二和第三列是标题和文本，第四列有标签，表示新闻是真实的还是假的 如图： CSV（逗号分隔值）（Comma-Separated Values，CSV，有时也称为字符分隔值，因为分隔字符也可以不是逗号），其文件以纯文本形式存储表格数据

“大兴楚，川普王。” 川普当选前后，美国社会割裂为两派，双方嘴上功夫了得，一边竭尽所能描黑对方，一边又想尽全力让人们只看自身闪闪发光的那一面。 所以，时至今日，到底是川普通俄还是克林顿通俄，各大媒体依然众说纷纭，越传越邪乎…… 而即便是当选后，川普仍不时会怒怼对立派别的NBC、CNN，特别是针对擅长制造“假新闻”的CNN： Faking news. 其实，满天飞

作者：Kai Shu and Huan Liu from Arizona State University 翻译：窦英通 本文长度为2000字，建议阅读5分钟 本文为你介绍社交媒体假新闻的描述和检测及未来研究方向。   社交媒体对新闻传播是一把双刃剑。一方面，它成本低廉，容易获取，而且通过快速的传播，它允许用户消费和分享新闻。另一方面，它可以产生有害的假新闻，即一些有意含有错误信息的低质

检测假新闻不是一项容易的任务，首先，要定义是什么是假新闻。你需要找到一个关于虚假新闻的定义，而且必须正确地对真实和虚假的新闻进行标签（希望在类似的话题上能表现出明显的区别）。 为了进一步了解这个问题，我推荐Miguel Martinez-Alvarez的文章“如何利用机器学习和AI解决虚假新闻问题”（链接地址为https://miguelmalvarez.com/2017/03/23/how-c