|
تشخیص شایعات در شبکه های اجتماعی با استفاده از معماری ترکیبی LSTM - CNN و ارائه ی روش جدید پیش پردازش داده ها
|
مریم خسروی   ، حسین شیرازی* ، کوروش داداش تبار ، سید علیرضا هاشمی گلپایگانی |
| دانشگاه صنعتی مالک اشتر |
|
|
چکیده: (3317 مشاهده) |
| با توجه به جایگاهی که امروزه شبکه های اجتماعی در جوامع پیدا کرده اند، افراد بسیاری از این شبکه ها به منظور منتشر کردن عقاید و اطلاعات خود استفاده می کنند. یکی از چالش های امنیتی موجود در این شبکه ها، جلوگیری از حملات معنایی است. در حملات معنایی فرد مخرب قصد دارد تا با انتشار اطلاعات و شایعات نادرست در شبکه های اجتماعی، بر روی کاربران دیگر تاثیر بگذارد. بنابراین ایمنی افراد در این گونه شبکه ها به خطر می افتد. انتشار اطلاعات نادرست در مواقع بحرانی مانند جنگ یا انتخابات ممکن است، عواقب جبران ناپذیری برای یک اجتماع داشته باشد. از این رو در این پژوهش هدف اینست که بتوان شایعات از جمله شایعات فارسی را در شبکه های اجتماعی تشخیص داد. بدین منظور از یک معماری ترکیبی LSTM-CNN استفاده و برخلاف پژوهش های پیشین از نرخ یادگیری چرخشی بهره گرفته و روش جدیدی به منظورپردازش کردن داده ها قبل از ورود به شبکه برای بهبود نتایج ارائه شدهاست. علاوه بر آن نیز برای رفع مشکلات مربوط به کمبود داده مدل BERT برای تشخیص شایعات فارسی هم مورد بررسی قرار گرفت. در نهایت با ارزیابی روش پیشنهادی مشخص شد که این روش به دقت مناسبی برای تشخیص شایعات و همین طور شایعات فارسی تنها با بررسی محتوا، دست یافته است. |
|
| واژه‌های کلیدی: شبکه های اجتماعی، شایعه، یادگیری عمیق |
|
|
متن کامل [PDF 924 kb]
(2258 دریافت)
|
نوع مطالعه: پژوهشي |
موضوع مقاله:
هوش مصنوعی
دریافت: 1398/12/22 | پذیرش: 1399/4/24 | انتشار: 1399/8/30
|
|
|
|
|
|
|
| ارسال پیام به نویسنده مسئول |
|
|
|
| ارسال نظر درباره این مقاله |
|
|
|
