ارائه رویکرد تنسور سه بعدی برای طبقه بندی و تشخیص اخبار جعلی: مطالعه موردی اخبار فارسی در حوزه کرونا ویروس(مقاله علمی وزارت علوم)
منبع:
علوم و فنون مدیریت اطلاعات دوره ۷ زمستان ۱۴۰۰ شماره ۴ (پیاپی ۲۵)
221 - 250
حوزه‌های تخصصی:
هدف: هدف پژوهش حاضر اختصاص یکی از کلاس های جعل و واقعی به متن های آزاد می باشد. شبکه های عصبی کانولوشنی به عنوان یکی از مهم ترین مدل های یادگیری عمیق، دقت بالایی را بر روی این مسائل بدست آورده است. در این تحقیق آنالیز متن در سطح جمله و بهبود عملکرد شبکه عصبی کانولوشنی جهت تشخیص اخبار جعلی مورد توجه بوده است. در اﯾﻦ ﺷﺒﮑﻪ ﻫﺎ ﮐﻠﻤﺎت ﺑﻪ ﺻﻮرت ﮐﯿﺴﻪ ای از ﮐﻠﻤﺎت ﺑﻪ ﻣﺪل داده ﻣﯽ ﺷﻮﻧﺪ ﮐﻪ ﻫﺮ ﮐﻠﻤﻪ ﺑﺎ ﺗﻮﺟﻪ ﺑﻪ ﻓﻀﺎی ﺑﺮداری ﺑﻪ ﻣﺎﺗﺮﯾﺲ ﻫﺎی دو ﺑﻌﺪی ﺗﺒﺪﯾﻞ ﻣﯽ ﺷود. یکی از محدودیت های شبکه های کانولوشن این است که در سطح کلمه کار کرده و نمی تواند رابطه و فاصله بین جملات را در نظر بگیرد و آﻧﺎﻟﯿﺰ در ﺳﻄﺢ ﺟﻤﻠﻪ مشکل اساسی در این تحقیق می باشد. در این پژوهش یک مدل پایه ای مبتنی بر شبکه های کانولوشنی پیشنهاد شده که در آن اسناد به صورت تنسورهای سه بعدی به شبکه داده می شوند تا بتواند مشکل مذکور را مرتفع نماید. در نظر گرفتن تنسورهای سه بعدی امکان یادگیری موقعیت کلمات در جمله را برای مدل فراهم می آورد و به نتایج دقیق تری در تشخیص اخبار جعل دست می یابد. روش شناسی: پژوهش حاضر مطالعه ای کاربردی بوده که در آن حدود 42000 اخبار فارسی از شهرهای مختلف ایران از توییتر جمع آوری شده و با عمل پیش پردازش، داده های اضافی و غیر مفید حذف و پس از برچسب زدن متون پاک سازی شده، متن اخبار جهت رویکرد پیشنهادی با استفاده از نرم افزار پایتون پردازش شده اند. یافته ها: برخی از الگوریتم های یادگیری ماشین دارای قدرت بیشتری در مسائل طبقه بندی بودند، ولی با تغییراتی که در ساختار الگوریتم شبکه کانولوشن صورت گرفت، نتایج بهتری نسبت به الگوریتم های یادگیری ماشین و سایر الگوریتم های مشابه حاصل شد. نتیجه گیری: در نظر گرفتن تنسورهای سه بعدی امکان یادگیری موقعیت کلمات در جمله را برای مدل فراهم می آورد و این مدل پیشنهادی در مقایسه با رویکردهای پیشنهادی در ادبیات، دقت قابل توجهی را بدست آورده است. مدل پیشنهادی بدون اضافه کردن سربار اضافی از لحاظ تعداد ویژگی ها و عمق شبکه، با تغییر در ورودی توانسته است به نتایج بهتر و قابل قبول از سایر رویکردهای موجود در ادبیات دست یافته و به دقت و صحّت بیش از 94 درصد دست یابد.