Research output: Contribution to journal › Article › peer-review
Метод определения русскоязычных фейковых новостей с использованием элементов искусственного интеллекта. / Третьяков, Арсений Олегович; Филатова, Ольга Георгиевна; Жук, Денис Владимирович; Горлушкина, Наталья Николаевна; Пучковская , Антонина Алексеевна.
In: International Journal of Open Information Technologies, No. 12, 2018, p. 99-105.Research output: Contribution to journal › Article › peer-review
}
TY - JOUR
T1 - Метод определения русскоязычных фейковых новостей с использованием элементов искусственного интеллекта
AU - Третьяков, Арсений Олегович
AU - Филатова, Ольга Георгиевна
AU - Жук, Денис Владимирович
AU - Горлушкина, Наталья Николаевна
AU - Пучковская , Антонина Алексеевна
PY - 2018
Y1 - 2018
N2 - В статье представлен разрабатываемый авторами метод определения фейковых новостей в социальных сетях. Обзор публикаций, посвященных тематике фейковых (фальшивых) новостей показывает, что, хотя до сих пор нет единого определения данного понятия, интерес к фейкам огромен. Этому способствует стремительный рост популярности социальных сетей и возможностей искусственного интеллекта. Кроме того, информация распространяется по социальным сетям довольно быстро, за счет того, что пользователи регулярно делятся информацией, в том числе и непроверенной. Появляется настоятельная необходимость разработки автоматизированных вычислительных систем для идентификации фейковых новостей в социальных сетях, чтобы научить людей, компании и организации противостоять растущей цифровой дезинформации. В статье приводится краткий обзор существующих проектов по выявлению фейковых новостей. Утверждается, что таких проектов пока не выявлено в российском сегмента интернета и на русском языке. Представлено проведенное авторами исследование, цель которого - разработка концепции метода автоматизированного определения фейковых новостей для русскоязычных текстов с элементами искусственного интеллекта и машинного обучения. Сделан вывод о большом потенциале, который можно извлечь из применения искусственного интеллекта в связке с инструментарием по обработке веб-данных.
AB - В статье представлен разрабатываемый авторами метод определения фейковых новостей в социальных сетях. Обзор публикаций, посвященных тематике фейковых (фальшивых) новостей показывает, что, хотя до сих пор нет единого определения данного понятия, интерес к фейкам огромен. Этому способствует стремительный рост популярности социальных сетей и возможностей искусственного интеллекта. Кроме того, информация распространяется по социальным сетям довольно быстро, за счет того, что пользователи регулярно делятся информацией, в том числе и непроверенной. Появляется настоятельная необходимость разработки автоматизированных вычислительных систем для идентификации фейковых новостей в социальных сетях, чтобы научить людей, компании и организации противостоять растущей цифровой дезинформации. В статье приводится краткий обзор существующих проектов по выявлению фейковых новостей. Утверждается, что таких проектов пока не выявлено в российском сегмента интернета и на русском языке. Представлено проведенное авторами исследование, цель которого - разработка концепции метода автоматизированного определения фейковых новостей для русскоязычных текстов с элементами искусственного интеллекта и машинного обучения. Сделан вывод о большом потенциале, который можно извлечь из применения искусственного интеллекта в связке с инструментарием по обработке веб-данных.
UR - https://cyberleninka.ru/article/n/metod-opredeleniya-russkoyazychnyh-feykovyh-novostey-s-ispolzovaniem-elementov-iskusstvennogo-intellekta/viewer
UR - https://elibrary.ru/item.asp?id=36541878
M3 - статья
SP - 99
EP - 105
JO - International Journal of Open Information Technologies
JF - International Journal of Open Information Technologies
SN - 2307-8162
IS - 12
ER -
ID: 36271667