Expression #1 of SELECT list is not in GROUP BY clause and contains nonaggregated column 'n.id' which is not functionally dependent on columns in GROUP BY clause; this is incompatible with sql_mode=only_full_group_by
Expression #1 of SELECT list is not in GROUP BY clause and contains nonaggregated column 'n.id' which is not functionally dependent on columns in GROUP BY clause; this is incompatible with sql_mode=only_full_group_by ОПРЕДЕЛЕНИЕ НЕПРАВДИВЫХ УТВЕРЖДЕНИЙ ПРИ ПОМОЩИ АНСАМБЛЯ АЛГОРИТМОВ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ (анг.) - Problems of Information Technology, scientific -practical journal
НАЦИОНАЛЬНАЯ АКАДЕМИЯ НАУК АЗЕРБАЙДЖАНА
ОПРЕДЕЛЕНИЕ НЕПРАВДИВЫХ УТВЕРЖДЕНИЙ ПРИ ПОМОЩИ АНСАМБЛЯ АЛГОРИТМОВ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ (анг.)
Граник Михаил А., Месюра Владимир И.

В статье описан подход классификации утверждений, сделанных публичными фигурами, на правдивые и неправдивые. Для этого предлагается использовать несколько алгоритмов машинного обучения и объединения их в единую систему (ансамбль), который предсказывает вероятность того факта, что данное утверждение является правдивым либо неправдивым, а также проводит необходимую классификацию (стр.55-60).

Ключевые слова: неправдивые новости, неправдивые утверждения, машинное обучение, глубокое обучение, ансамбль.
DOI : 10.25045/jpit.v09.i2.06
Литература
  • 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International Scientific and Technical Conference “Computer Science and Information Technologies”, Lviv, Ukraine, 2018 (unpublished)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