論文の概要: Automatic News Generation and Fact-Checking System Based on Language Processing
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.10492v1
- Date: Fri, 17 May 2024 01:58:23 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-20 17:11:53.603544
- Title: Automatic News Generation and Fact-Checking System Based on Language Processing
- Title(参考訳): 言語処理に基づくニュース自動生成とFact-Checkingシステム
- Authors: Xirui Peng, Qiming Xu, Zheng Feng, Haopeng Zhao, Lianghao Tan, Yan Zhou, Zecheng Zhang, Chenwei Gong, Yingqiao Zheng,
- Abstract要約: 本稿では,言語処理に基づくニュース自動生成とファクトチェックシステムについて検討する。
ニュースコンテンツの信頼性と信頼性を確保しつつ、ニュース制作の効率性と品質を向上させることを目的としている。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 3.9494390147668335
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This paper explores an automatic news generation and fact-checking system based on language processing, aimed at enhancing the efficiency and quality of news production while ensuring the authenticity and reliability of the news content. With the rapid development of Natural Language Processing (NLP) and deep learning technologies, automatic news generation systems are capable of extracting key information from massive data and generating well-structured, fluent news articles. Meanwhile, by integrating fact-checking technology, the system can effectively prevent the spread of false news and improve the accuracy and credibility of news. This study details the key technologies involved in automatic news generation and factchecking, including text generation, information extraction, and the application of knowledge graphs, and validates the effectiveness of these technologies through experiments. Additionally, the paper discusses the future development directions of automatic news generation and fact-checking systems, emphasizing the importance of further integration and innovation of technologies. The results show that with continuous technological optimization and practical application, these systems will play an increasingly important role in the future news industry, providing more efficient and reliable news services.
- Abstract(参考訳): 本稿では,ニュースコンテンツの信頼性と信頼性を確保しつつ,ニュース制作の効率性と品質を向上させることを目的とした,言語処理に基づく自動ニュース生成と事実確認システムについて検討する。
自然言語処理(NLP)とディープラーニング技術の急速な発展により、自動ニュース生成システムは、大量のデータから重要な情報を抽出し、十分に構造化された流動的なニュース記事を生成することができる。
一方、ファクトチェック技術を統合することにより、偽ニュースの拡散を効果的に防止し、ニュースの正確性と信頼性を向上させることができる。
本研究は,テキスト生成や情報抽出,知識グラフの適用など,自動ニュース生成やファクトチェックに関わる重要な技術について詳述し,これらの技術の有効性を実験を通じて検証する。
さらに,自動ニュース生成システムとファクトチェックシステムの今後の開発方向性について論じ,さらなる統合と技術革新の重要性を強調した。
これらのシステムは, 継続的な技術最適化と実用化により, 将来ニュース産業においてますます重要な役割を担い, より効率的で信頼性の高いニュースサービスを提供していくことが示唆された。
関連論文リスト
- Informed Meta-Learning [55.2480439325792]
メタラーニングとインシデントMLは、事前知識をMLパイプラインに組み込むための2つのアプローチとして際立っている。
我々は,非構造化知識表現からの事前の取り込みを容易にする,情報メタラーニングというハイブリッドパラダイムを定式化する。
データ効率、観測ノイズに対する堅牢性、タスク分散シフトを改善する上で、情報メタラーニングの潜在的な利点を実証する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-25T15:08:37Z) - Adapting Fake News Detection to the Era of Large Language Models [48.5847914481222]
我々は,機械による(言い換えられた)リアルニュース,機械生成のフェイクニュース,人書きのフェイクニュース,人書きのリアルニュースの相互作用について検討する。
我々の実験では、人書き記事のみに特化して訓練された検知器が、機械が生成したフェイクニュースを検出できる興味深いパターンを明らかにしましたが、その逆ではありません。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-02T08:39:45Z) - The effect of stemming and lemmatization on Portuguese fake news text
classification [0.0]
インターネット、スマートフォン、ソーシャルメディアの普及に伴い、情報は迅速かつ容易に拡散されている。
情報の流れが大きくなって、偽情報や偽ニュースを広めようとしている人もいる。
いくつかのテクニックは、テキストデータを扱うときに良い結果に達するのに役立ちます。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-17T15:26:40Z) - fakenewsbr: A Fake News Detection Platform for Brazilian Portuguese [0.6775616141339018]
本稿ではブラジルポルトガル語における偽ニュースの検出に関する総合的研究について述べる。
本稿では、TF-IDFやWord2Vecといった自然言語処理技術を活用する機械学習ベースのアプローチを提案する。
ユーザフレンドリーなWebプラットフォームである fakenewsbr.com を開発し,ニュース記事の妥当性の検証を容易にする。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-09-20T04:10:03Z) - Multiverse: Multilingual Evidence for Fake News Detection [71.51905606492376]
Multiverseは、偽ニュースの検出に使用できる多言語エビデンスに基づく新機能である。
偽ニュース検出機能としての言語間証拠の使用仮説を確認した。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-11-25T18:24:17Z) - The use of Data Augmentation as a technique for improving neural network
accuracy in detecting fake news about COVID-19 [0.0]
本稿では,自然言語処理(NLP)とデータ拡張技術の適用により,ニューラルネットワークの性能が向上し,ポルトガル語における偽ニュースの検出が向上することを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-05-01T11:52:53Z) - Faking Fake News for Real Fake News Detection: Propaganda-loaded
Training Data Generation [105.20743048379387]
提案手法は,人間によるプロパガンダのスタイルや戦略から情報を得た学習例を生成するための新しいフレームワークである。
具体的には、生成した記事の有効性を確保するために、自然言語推論によって導かれる自己臨界シーケンストレーニングを行う。
実験の結果、PropaNewsでトレーニングされた偽ニュース検知器は、2つの公開データセットで3.62~7.69%のF1スコアで人書きの偽情報を検出するのに優れていることがわかった。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-03-10T14:24:19Z) - Fake News Detection: Experiments and Approaches beyond Linguistic
Features [0.0]
ニュース記事に関連付けられた信頼性情報とメタデータは、結果の改善に利用されてきた。
実験はまた、モデリングの正当性や証拠が、どのようにしてより良い結果をもたらすかを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-09-27T10:00:44Z) - Technology Readiness Levels for Machine Learning Systems [107.56979560568232]
機械学習システムの開発とデプロイは、現代のツールで簡単に実行できますが、プロセスは一般的に急ぎ、エンドツーエンドです。
私たちは、機械学習の開発と展開のための実証済みのシステムエンジニアリングアプローチを開発しました。
当社の「機械学習技術準備レベル」フレームワークは、堅牢で信頼性が高く、責任あるシステムを確保するための原則的なプロセスを定義します。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-01-11T15:54:48Z) - Fact-Enhanced Synthetic News Generation [26.83826118367459]
高品質なニュースコンテンツを生成する新しい世代FactGenを開発した。
実世界のデータセットの実験結果は、FactGenの生成されたニュースコンテンツが一貫性があり、豊富な事実を含んでいることを示しています。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-12-08T22:54:35Z) - Technology Readiness Levels for AI & ML [79.22051549519989]
機械学習システムの開発は、現代的なツールで容易に実行できるが、プロセスは通常急いで、エンドツーエンドで実行される。
エンジニアリングシステムは、高品質で信頼性の高い結果の開発を効率化するために、明確に定義されたプロセスとテスト標準に従います。
我々は、機械学習の開発と展開のための実証されたシステムエンジニアリングアプローチを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-06-21T17:14:34Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。