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.
Язык оригиналарусский
Страницы (с-по)77-79
ЖурналМОЛОДОЙ УЧЕНЫЙ
Номер выпуска27 (317)
СостояниеОпубликовано - 2020
Опубликовано для внешнего пользованияДа

    Области исследований

  • бинарная классификация, глубокое обучение, машинное обучение, фейковые новости

ID: 78535167