Détection des fausses nouvelles
La détection de fausses informations est une tâche dans le domaine du traitement automatique des langues naturelles visant à identifier et classifier l'authenticité des articles de presse ou d'autres textes. L'objectif est de développer des algorithmes capables de reconnaître et de signaler automatiquement les fausses nouvelles pour lutter contre la propagation de désinformation et promouvoir la diffusion d'informations précises. En améliorant la capacité de vérifier la véracité des informations, la détection de fausses nouvelles présente une valeur d'application considérable pour maintenir un environnement d'opinion publique sain et protéger les intérêts publics.
FNC-1
Sepúlveda-Torres R., Vicente M., Saquete E., Lloret E., Palomar M. (2021)
RAWFC
Grover-Mega
Text-Transformers + Five-fold five model cross-validation +Pseudo Label Algorithm
LIAR
Hybrid CNNs (Text + All)
COVID-19 Fake News Dataset
Ensemble Model + Heuristic Post-Processing
Hostility Detection Dataset in Hindi
Auxiliary IndicBert
MediaEval2016
PolitiFact
Social media
TextRNN
Weibo NER