Effiziente Erkennung von Bangla-Falschnachrichten mit bidirektionalen Gated Recurrent Units und Deep Learning-Techniken
Durch den Einsatz von bidirektionalen Gated Recurrent Units (GRU) und anderen Deep-Learning-Techniken kann die Genauigkeit der Erkennung von Bangla-Falschnachrichten deutlich verbessert werden.
Wie Großsprachmodelle (LLMs) gefälschte Nachrichten erstellen und deren betrügerische Macht
LLMs können hochgradig glaubwürdige gefälschte Nachrichten erstellen, die die bestehenden Erkennungssysteme herausfordern. Daher ist es dringend erforderlich, neue Erkennungsmethoden zu entwickeln, um diese Bedrohung zu bewältigen.
Ein Datensatz mit Mehrfachkennzeichnung französischer Falschmeldungen: Erkenntnisse von Menschen und Maschinen
Der Datensatz OBSINFOX enthält 100 Artikel aus als unzuverlässig eingestuften französischen Pressequellen, die von 8 Annotatoren anhand von 11 Etiketten annotiert wurden. Ziel ist es, die Merkmale zu identifizieren, die Menschen als charakteristisch für Falschmeldungen betrachten, und sie mit den Vorhersagen automatischer Klassifikatoren zu vergleichen.
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