地址: https://arxiv.org/abs/1811.00770

假新闻检测是自然语言处理中一个重要而又具有挑战性的问题。社交网络平台的迅速崛起,不仅极大地增加了信息的可及性,也加速了假新闻的传播。鉴于网络内容的海量性,自动检测假新闻是所有网络内容提供商都需要解决的一个实际的NLP问题。本文对虚假新闻的检测进行了综述。我们的调查介绍了自动识别假新闻的挑战。我们系统地回顾了为这项任务所开发的数据集和NLP解决方案。我们还讨论了这些数据集和问题公式的限制、我们的见解和建议的解决方案。

成为VIP会员查看完整内容
77

相关内容

热点! 虚假新闻检测综述
专知
111+阅读 · 2019年2月26日
硬件加速神经网络综述
计算机研究与发展
24+阅读 · 2019年2月1日
命名实体识别(NER)综述
AI研习社
65+阅读 · 2019年1月30日
干货 | NLP 研究灵感库
AI科技评论
7+阅读 · 2018年6月7日
机器学习自动文本分类
AI前线
23+阅读 · 2018年2月4日
Arxiv
20+阅读 · 2020年6月8日
Anomalous Instance Detection in Deep Learning: A Survey
Deep Learning for Deepfakes Creation and Detection
Arxiv
6+阅读 · 2019年9月25日
Object Detection in 20 Years: A Survey
Arxiv
48+阅读 · 2019年5月13日
Arxiv
4+阅读 · 2019年4月17日
Deep Learning for Generic Object Detection: A Survey
Arxiv
13+阅读 · 2018年9月6日
Arxiv
21+阅读 · 2018年8月30日
VIP会员
相关VIP内容
相关资讯
热点! 虚假新闻检测综述
专知
111+阅读 · 2019年2月26日
硬件加速神经网络综述
计算机研究与发展
24+阅读 · 2019年2月1日
命名实体识别(NER)综述
AI研习社
65+阅读 · 2019年1月30日
干货 | NLP 研究灵感库
AI科技评论
7+阅读 · 2018年6月7日
机器学习自动文本分类
AI前线
23+阅读 · 2018年2月4日
相关论文
Arxiv
20+阅读 · 2020年6月8日
Anomalous Instance Detection in Deep Learning: A Survey
Deep Learning for Deepfakes Creation and Detection
Arxiv
6+阅读 · 2019年9月25日
Object Detection in 20 Years: A Survey
Arxiv
48+阅读 · 2019年5月13日
Arxiv
4+阅读 · 2019年4月17日
Deep Learning for Generic Object Detection: A Survey
Arxiv
13+阅读 · 2018年9月6日
Arxiv
21+阅读 · 2018年8月30日
微信扫码咨询专知VIP会员