MỘT SỐ PHƯƠNG PHÁP PHÁT HIỆN TIN TỨC GIẢ MẠO TRONG NGÔN NGỮ TIẾNG VIỆT

Tóm tắt

Với thực trạng tin giả chiếm tỉ lệ ngày càng cao trong số lượng tin tức được xuất ra hằng ngày trên Internet của nước ta hiện nay, việc đòi hỏi người đọc khi bắt gặp một tin tức cần phải nhận biết đó là tin tức có đáng tin cậy? Có nên chia sẻ và phát tán hay không? Là một việc rất khó khăn. Vì vậy, trong bài báo này chúng tôi nghiên cứu, xây dựng và đánh giá các mô hình học máy cũng như học sâu bao gồm: Naive Bayes (NB), Support Vector Machine (SVM), mạng hồi quy Long Short Term Memory (LSTM) để giải quyết bài toán phát hiện tin giả mạo trên bộ dữ liệu tiếng Việt. Kết quả của nghiên cứu rất khả quan với tỉ lệ chính xác tập kiểm thử trên 88% cho bộ dữ liệu tiếng việt VFND mở ra các hướng nghiên cứu ứng dụng nhận dạng tin tức giả mạo trong tiếng Việt.