Ein auf Deep Learning basierendes Framework zur Erkennung von Fake News
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Mit der zunehmenden Verbreitung sozialer Medien verbreiten sich Nachrichten immer schneller. Außerdem ist soziales Feedback für Organisationen und Regierungen unerlässlich geworden, um an Intelligenz zu gewinnen und Strategien zu entwickeln . Es gibt jedoch Fälle von Fake News, die potenzielle Probleme verursachen, da sie die Möglichkeit haben, Menschen zu beeinflussen. Die Nachrichten in den sozialen Medien sind mit gefälschten Nachrichten verunreinigt , wenn sie nicht richtig erkannt und von Zeit zu Zeit entfernt werden. Dies ist ein schwieriges Problem, das angegangen werden muss. Viele bestehende Algorithmen zur Erkennung von Fake News waren gut in ihrer Leistung.
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Mit der zunehmenden Verbreitung sozialer Medien verbreiten sich Nachrichten immer schneller. Außerdem ist soziales Feedback für Organisationen und Regierungen unerlässlich geworden, um an Intelligenz zu gewinnen und Strategien zu entwickeln . Es gibt jedoch Fälle von Fake News, die potenzielle Probleme verursachen, da sie die Möglichkeit haben, Menschen zu beeinflussen. Die Nachrichten in den sozialen Medien sind mit gefälschten Nachrichten verunreinigt , wenn sie nicht richtig erkannt und von Zeit zu Zeit entfernt werden. Dies ist ein schwieriges Problem, das angegangen werden muss. Viele bestehende Algorithmen zur Erkennung von Fake News waren gut in ihrer Leistung.
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