Vui lòng dùng định danh này để trích dẫn hoặc liên kết đến tài liệu này: https://elib.vku.udn.vn/handle/123456789/4138
Nhan đề: Applications of Recurrent Neural Network in Fake News Classification
Nhan đề khác: Ứng dụng mạng Nơron hồi quy trong phân loại tin giả
Tác giả: Ninh, Khanh Chi
Tu, Khac Nghia
Vo, Trung Hung
Ninh, Khanh Duy
Từ khoá: Tin giả
Phát hiện tin giả
Mạng nơron hồi quy
Word Embedding
Năm xuất bản: thá-2023
Nhà xuất bản: Publishing House for Science and Technology
Tóm tắt: In communication, the explosive growth of social networking sites has made it easier for people to share and receive information. However, besides the benefits brought, this environment creates favorable conditions for fake news to spread quickly and have a significant impact on the socio-economic situation. In recent years, research results in the field of natural language processing have achieved many achievements with the use of deep learning models, especially recurrent neural networks (RNNs) or contextual language synthesis model (BERT). From the above practices, we choose to study the application of recurrent neural networks in detecting and classifying Vietnamese fake news. This paper presents the research results on building and testing a tool to support detecting and classifying fake news in Vietnamese. The main contents presented in this paper are related to fake news classification, Word Embedding, recurrent neural networks and BERT.
Mô tả: Proceedings of the 16th National Conference on Fundamental and Applied Information Technology Research (FAIR’2023);
Định danh: https://elib.vku.udn.vn/handle/123456789/4138
ISBN: 978-604-357-201-8
Bộ sưu tập: NĂM 2023

Các tập tin trong tài liệu này:

 Đăng nhập để xem toàn văn



Khi sử dụng các tài liệu trong Thư viện số phải tuân thủ Luật bản quyền.