Огромный объем информации, производимой каждый день, затрудняет различие между реальными и фальшивыми новостями, но достижения в области обработки естественного языка (NLP) представляют собой возможное решение.
В сегодняшнюю цифровую эпоху распространение информации через социальные сети и интернет-платформы дало людям возможность получать доступ к новостям из множества различных источников. Между тем рост фейковых новостей является недостатком этой независимости. Фейковые новости — это недостоверная информация, намеренно распространяемая с целью ввести общественность в заблуждение и подорвать доверие к авторитетной журналистике. Поддержание информированного и единого глобального сообщества требует выявления и устранения фальшивых новостей.
НЛП, подобласть искусственного интеллекта, дает компьютерам возможность понимать и интерпретировать человеческий язык, что делает его важным инструментом для выявления вводящей в заблуждение информации. В этой статье рассматривается, как НЛП можно использовать для выявления фейковых новостей, и приводятся примеры того, как его можно использовать для обнаружения вводящих в заблуждение данных.
Сентиментальный анализ
Эффективной стратегией для выявления ложных новостей может быть анализ настроений с использованием НЛП. Алгоритмы НЛП могут установить намерение и любые предубеждения автора, анализируя эмоции, отображаемые в новостях или сообщениях в социальных сетях. Фейковые новости часто играют на эмоциях читателей, используя ненормативную лексику или преувеличения.
Извлечение фраз-мнений из отзывов пользователей с помощью Stanford CoreNLP #machinelearning #nlp pic.twitter.com/RHiTl40Q7c
— Джулиан Хиллебранд (@JulianHi) 11 сентября 2014 г.
Например, новость, освещающая политический инцидент, может быть идентифицирована с помощью модели анализа настроений на основе НЛП как предвзятая в пользу определенной партии и использующая эмоционально заряженный язык для воздействия на общественное мнение.
Связанный: 5 библиотек обработки естественного языка (NLP) для использования
Семантический анализ и проверка фактов
Чтобы подтвердить точность материала, инструменты проверки фактов, основанные на НЛП, могут анализировать содержание новостного сообщения в сравнении с надежными источниками или базами данных. Выявляя несоответствия и противоречия, которые могут указывать на фальшивые новости, семантический анализ помогает понять значение и контекст используемого языка.
Например, система проверки фактов на основе НЛП может мгновенно сопоставить утверждение новостной статьи о том, что известная знаменитость поддерживает спорный продукт, с надежными источниками, чтобы убедиться в его достоверности.
Распознавание именованных объектов (NER)
В NLP распознавание именованных объектов (NER) позволяет компьютерам распознавать и классифицировать определенные объекты, на которые есть ссылки в тексте, такие как отдельные лица, группы, места или даты. Идентифицируя важных игроков, фальшивые новости можно развенчать, обнаружив противоречия или выдуманную информацию.
Распознавание именованных объектов (NER) идентифицирует и классифицирует объекты в тексте.
Вы можете извлекать структурированную информацию для поиска информации и управления знаниями.
— Симформ (@simform) 31 июля 2023 г.
Примерами несуществующих организаций или локаций, которые алгоритмы NER могут выделить как потенциальные признаки ложных новостей, являются упоминания в новостных статьях о предполагаемых экологических катастрофах.
Распознавание сенсаций и кликбейтов
Модели НЛП можно научить распознавать сенсационные высказывания и кликбейтные заголовки, которые являются характеристиками фейковых новостей. Эти методы могут помочь отфильтровать ложную информацию и ранжировать заслуживающие доверия источники новостей.
Например, сенсационные фразы и раздутые заявления, которые часто сопровождают кликбейтные статьи, можно обнаружить, проанализировав заголовки и содержание с помощью алгоритма на основе НЛП.
Связанный: 5 новых тенденций в области глубокого обучения и искусственного интеллекта
Оценка надежности источника
Методы НЛП способны анализировать историческую информацию о новостных организациях, такую как их статус, надежность и точность исторических отчетов. Эти данные можно использовать для оценки достоверности свежего контента и выявления потенциальных источников фальшивых новостей.
Например, система на основе НЛП может оценить легитимность менее известного веб-сайта, который опубликовал ошеломляющий новостной репортаж, прежде чем признать его содержимое надежным.
Источник: Сointеlеgrаph
