Методы детектирования искусственных новостей.

Standard

Методы детектирования искусственных новостей. / Шергин, Тимур Олегович.

In: МОЛОДОЙ УЧЕНЫЙ, No. 27 (317), 2020, p. 77-79.

Research output: Contribution to journal › Article

BibTeX

@article{d61957a9790f4ee99ee1a04e0caa1698,

title = "Методы детектирования искусственных новостей.",

abstract = "В статье решается задача детектирования искусственных новостей. Используются классические методы машинного обучения, такие как метод опорных векторов и случайный лес, а также методы глубокого обучения - нейронная сеть LSTM, языковые модели BERT и XLNet.",

keywords = "бинарная классификация, глубокое обучение, машинное обучение, фейковые новости, бинарная классификация, глубокое обучение, машинное обучение, фейковые новости",

author = "Шергин, {Тимур Олегович}",

year = "2020",

language = "русский",

pages = "77--79",

journal = "МОЛОДОЙ УЧЕНЫЙ",

issn = "2072-0297",

publisher = "Молодой ученый",

number = "27 (317)",

}

RIS

TY - JOUR

T1 - Методы детектирования искусственных новостей.

AU - Шергин, Тимур Олегович

PY - 2020

Y1 - 2020

N2 - В статье решается задача детектирования искусственных новостей. Используются классические методы машинного обучения, такие как метод опорных векторов и случайный лес, а также методы глубокого обучения - нейронная сеть LSTM, языковые модели BERT и XLNet.

AB - В статье решается задача детектирования искусственных новостей. Используются классические методы машинного обучения, такие как метод опорных векторов и случайный лес, а также методы глубокого обучения - нейронная сеть LSTM, языковые модели BERT и XLNet.

KW - бинарная классификация

KW - глубокое обучение

KW - машинное обучение

KW - фейковые новости

KW - бинарная классификация

KW - глубокое обучение

KW - машинное обучение

KW - фейковые новости

M3 - статья

SP - 77

EP - 79

JO - МОЛОДОЙ УЧЕНЫЙ

JF - МОЛОДОЙ УЧЕНЫЙ

SN - 2072-0297

IS - 27 (317)

ER -

ID: 78535167