ScholarGate
Assistent
Process / pipeline

Detektion af falske nyheder — Klassifikation af misinformation

Detektion af falske nyheder er en klassifikationsopgave inden for naturlig sprogbehandling, der vurderer troværdigheden af nyhedstekst og mærker indhold som falsk eller ægte. Byggende på social-mediarammen fra Shu et al. (2017) og rammen for automatiseret faktatjek fra Thorne og Vlachos (2018), omdanner den ustrukturerede nyhedsartikler til en overvåget troværdighedsbeslutning lært fra mærkede eksempler.

Åbn i MethodMindSnartVideoSnartDownload slides

Læs hele metoden

Kun for medlemmer

Log ind med en gratis konto for at læse dette afsnit.

Log ind

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

Kilder

  1. Shu, K. et al. (2017). Fake News Detection on Social Media. ACM SIGKDD. link
  2. Thorne, J. & Vlachos, A. (2018). Automated Fact Checking. COLING. link

Sådan citerer du denne side

ScholarGate. (2026, June 1). Fake News Detection (Misinformation Classification). ScholarGate. https://scholargate.app/da/text-mining/fake-news-detection

Which method?

Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.

Compare side by side

Refereret af

ScholarGateFake News Detection (Fake News Detection (Misinformation Classification)). Hentet 2026-06-15 fra https://scholargate.app/da/text-mining/fake-news-detection · Datasæt: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026