ارائه رویکرد ترکیبی مبتنی بر یادگیری عمیق و یادگیری ماشین جهت تشخیص اخبار جعلی: مطالعه موردی اخبار فارسی در حوزه کرونا ویروس

هدف :

اطلاعات غلط یا تایید نشده، دقیقا مانند اطلاعات دقیق در وب منتشر می شوند. بنابراین، ممکن است ویروسی شوند و بر افکار عمومی و تصمیمات آن تاثیر بگذارند. اخبار جعلی و شایعات به ترتیب محبوب ترین اشکال اطلاعات دروغ و تایید نشده را نشان می دهند و برای جلوگیری از تاثیرات چشمگیر آنها باید در اسرع وقت کشف شوند. علاقه به تکنیک های موثر در شناسایی، در سال های اخیر بسیار سریع در حال افزایش است. مسیله تشخیص اخبار جعلی به عنوان یک مسیله طبقه بندی در پردازش زبان طبیعی و متن کاوی شناخته می شود و هدف آن تفکیک و تشخیص اخبار جعل از واقعی، در متن های استخراج شده و بهبود در دقت تشخیص اخبار جعلی است. شبکه های عصبی کانولوشن به عنوان یکی از مهم ترین مدل های یادگیری عمیق دقت بالایی را بر روی این مسایل بدست آورده اند.این شبکه ها شامل مشکلاتی مثل عدم در نظر گرفتن موقعیت کلمات می باشند که مساله مذکور با استفاده از شبکه کپسول برطرف گردیده و جهت حل مشکل پردازش سنگین لایه های تمام متصل و فضای پارامتریک الگوریتم های XGBOOST و بهینه سازی ازدحام انبوه ذرات (PSO) برای دستیابی به دقت و صحت بهینه پیشنهاد شده است.

مطالعه حاضر پژوهشی کاربردی بوده که در آن حدود 42000 اخبار فارسی از شهرهای مختلف ایران از توییتر جمع آوری شده و با استفاده از روش های پاک سازی و پیش پردازش، اطلاعات اضافی حذف و پس از برچسب زدن، اخبار آماده به کارگیری جهت رویکرد پیشنهادی با استفاده از نرم افزار پایتون و کتابخانه های مربوطه با الگوریتم های یادگیری ماشین و یادگیری عمیق شد.

طی بررسی، آزمایش و تست، برخی از الگوریتم های یادگیری ماشین دارای قدرت بیشتری در مسایل طبقه بندی بودند، ولی با تغییرات و اعمال روش های پیشنهادی که در ساختار الگوریتم شبکه کانولوشن و شبکه کپسول صورت گرفت، نتایج بهینه نسبت به الگوریتم های یادگیری ماشین و سایر الگوریتم های پایه و الگوریتم های مورد ارزیابی بدست آمد.

راهکارهای پیشنهادی در این تحقیق در مقایسه با رویکردهای الگوریتم های پایه و یا راهکارهای صورت گرفته جهت حل مشکلات مذکور 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 صحت حدود 96 درصد دست یابد.