AZƏRBAYCAN MİLLİ ELMLƏR AKADEMİYASI
MAŞİN TƏLİMİ ALQORİTMLƏRİNİN ANSAMBLI VASİTƏSİLƏ YANLIŞ BƏYANATLARIN AŞKARLANMASI (ing.)
Qranik Mixail A., Mesyura Vladimir İ.

Məqalədə ictimai xadimlərin səsləndirdikləri bəyanatların həqiqi və yanlış kimi təsnif olunmasına bir yanaşma təsvir olunmuşdur. Bunun üçün bəyanatın həqiqiliyi və ya yanlışlığı ehtimalını qabaqcadan təyin etməyə, həmçinin zəruri təsnifləndirməni yerinə yetirməyə imkan verən bir neçə maşın təlimi alqoritmlərinin istifadəsi və onların vahid sistemdə birləşməsi (ansamblı) təklif olunmuşdur (səh.55-60).

Açar sözlər: yanlış xəbərlər, yanlış bəyanat, maşın təlimi, dərin təlim, ansambl.
DOI : 10.25045/jpit.v09.i2.06
Ədəbiyyat
  • Granik M., Mesyura V. Fake news detection using naive Bayes classifier / 2017 IEEE First Ukraine Conference on Electrical and Computer Engineering (UKRCON), Kiev, 2017, pp.900–903.
  • Metz C. The bittersweet sweepstakes to build an AI that destroys fake news www.wired.com/2016/12/bittersweet-sweepstakes-build-ai-destroys-fake-news/
  • Fake news RAMP: classify statements of public figures. www.ramp.studio/problems/fake_news
  • The Principles of the Truth-O-Meter: PolitiFact’s methodology for independent fact-checking. www.politifact.com/truth-o-meter/article/2018/feb/12/principles-truth-o-meter-politifacts-methodology-i/. Accessed Mar. 24, 2018.
  • Granik M., Mesyura V., Yarovyi A. Determining fake statements made by public figures by means of artificial intelligence / XIII International Scientific and Technical Conference “Computer Science and Information Technologies”, Lviv, Ukraine, 2018 (unpublished)
  • Rajaraman A., Ullman J. D. Data Mining. http://i.stanford.edu/~ullman/mmds/ch1.pdf. Accessed Mar. 24, 2018.
  • Stemming and lemmatization. https://nlp.stanford.edu/IR-book/html/htmledition/stemming-and-lemmatization-1.html.
  • Sparck J.K. A Statistical Interpretation of Term Specificity and Its Application in Retrieval // Journal of Documentation, 1972, vol 28, pp.11–21.
  • Kowsari K., Heidarysafa M., Brown D., Meimandi J.K., Barnes L.E. RMDL: Random Multimodel Deep Learning for Classification // arXiv.org e-Print archive. rXiv:1805.01890 Freely accessible. 2018.
  • Yarovyi A., Timchenko L., et al. Parallel-hierarchical processing and classification of laser beam profile images based on the GPU-oriented architecture / Proc. SPIE 10445, Photonics Applications in Astronomy, Communications, Industry, and High Energy Physics Experiments 2017, 104450R. doi: 10.1117/12.2280975
  • Timchenko L., Yarovyi A., et al. The method of parallel-hierarchical transformation for rapid recognition of dynamic images using GPGPU technology / Proc. SPIE 10031, Photonics Applications in Astronomy, Communications, Industry, and High-Energy Physics Experiments 2016, 1003155. doi: 10.1117/12.2249352