論文の概要: NexusIndex: Integrating Advanced Vector Indexing and Multi-Model Embeddings for Robust Fake News Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.18294v1
• Date: Wed, 23 Oct 2024 21:59:39 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-25 12:51:33.020908
• Title: NexusIndex: Integrating Advanced Vector Indexing and Multi-Model Embeddings for Robust Fake News Detection
• Title（参考訳）: NexusIndex:ロバストフェイクニュース検出のための高度なベクトルインデックスとマルチモデル埋め込みの統合
• Authors: Solmaz Seyed Monir, Dongfang Zhao,
• Abstract要約: NexusIndexは、偽ニュース検出を強化する新しいフレームワークとモデルである。 高度な言語モデル、イノベーティブなFAISSNexusIndexレイヤ、アテンションメカニズムを統合している。 実験の結果,NexusIndexは各種データセットの効率と精度において,最先端の手法よりも優れていた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.1701842638497677
• License:
• Abstract: The proliferation of fake news on digital platforms has underscored the need for robust and scalable detection mechanisms. Traditional methods often fall short in handling large and diverse datasets due to limitations in scalability and accuracy. In this paper, we propose NexusIndex, a novel framework and model that enhances fake news detection by integrating advanced language models, an innovative FAISSNexusIndex layer, and attention mechanisms. Our approach leverages multi-model embeddings to capture rich contextual and semantic nuances, significantly improving text interpretation and classification accuracy. By transforming articles into high-dimensional embeddings and indexing them efficiently, NexusIndex facilitates rapid similarity searches across extensive collections of news articles. The FAISSNexusIndex layer further optimizes this process, enabling real-time detection and enhancing the system's scalability and performance. Our experimental results demonstrate that NexusIndex outperforms state-of-the-art methods in efficiency and accuracy across diverse datasets.
• Abstract（参考訳）: デジタルプラットフォームにおけるフェイクニュースの拡散は、堅牢でスケーラブルな検出メカニズムの必要性を暗示している。 従来のメソッドは、スケーラビリティと正確性に制限があるため、大規模で多様なデータセットを扱うのに不足することが多い。 本稿では,高度な言語モデルと革新的なFAISSNexusIndexレイヤとアテンションメカニズムを統合し,偽ニュース検出を向上する新しいフレームワークとモデルであるNexusIndexを提案する。 提案手法は,マルチモデル埋め込みを利用して,文脈や意味の豊かなニュアンスを捕捉し,テキストの解釈や分類精度を大幅に向上させる。 記事を高次元の埋め込みに変換し、それらを効率的にインデックス化することで、NexusIndexはニュース記事のコレクションをまたいだ高速な類似性検索を容易にする。 FAISSNexusIndexレイヤはこのプロセスをさらに最適化し、リアルタイムの検出を可能にし、システムのスケーラビリティとパフォーマンスを向上させる。 実験の結果,NexusIndexは各種データセットの効率と精度において,最先端の手法よりも優れていた。

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