假新闻检测：向量空间中现有深度学习技术的比较
计算与语言
2021-02-19 v1 人工智能
摘要
假新闻检测是自然语言处理领域中的一个重要问题。该领域有效解决方案的益处对社会福祉是多方面的。在表层上，它大致与文本分类的普遍问题相吻合。研究者已提出多种方法来应对假新闻，使用了简单以及一些复杂的技术。在本文中，我们尝试通过将新闻实例用常见数学运算与现有向量空间表示相结合，在一些向量空间中表示新闻实例，从而对当前深度学习技术进行比较。我们使用各种组合与排列进行了若干实验。最后，我们对结果进行了严谨的分析并评估了产生此类结果的原因。
引用
@article{arxiv.2102.09470,
title = {Fake News Detection: a comparison between available Deep Learning techniques in vector space},
author = {Lovedeep Singh},
journal= {arXiv preprint arXiv:2102.09470},
year = {2021}
}
备注
for citiation purpose, use details available on official IEEE Xplore page: https://doi.org/10.1109/CICT51604.2020.9312099