Hybrid deep learning model for automatic fake news detection

Dijital haberlerin hızla gelişmesiyle birlikte, sahte haberler, özellikle sahte haberlerin üretilmesi ve yayılması için zengin bir ortam sağlayan sosyal ağ platformlarının yaygın kullanımıyla, halkın gerçek yargısına ve güvenilirliğine yönelik ciddi tehditlere neden olmuştur. Bu zorluklarla başa çıkmak için, sahte haberleri tespit etmek için çeşitli teknikler önerildi, ancak yine de, otomatik bir şekilde yüksek düzeyde tespit performansı sağlayan gelişmiş bir tespit tekniği önermeye acil bir ihtiyaç var. Bu nedenle, bu makale, otomatik sahte haber tespiti için hibrit olarak geliştirilmiş bir derin öğrenme modeli önermektedir. Önerilen model, yeni sahte haber örneklerini yapay olarak sentezlemek için Yardımcı Sınıflandırıcı Üretken Düşman Ağları adı verilen otomatik veri artırma yöntemini benimser ve ardından, sahte haberleri verimli bir şekilde tespit etmek için Konvolüsyonel Sinir Ağını Tekrarlayan Sinir Ağları ile hibritleştirir. Önerilen model Buzzfeed, FakeNewsNet ve FakeNewsChallenges veri setlerini kullanarak yalan haberlerin tespitinde %93,87 doğruluk, %10,39 geri çağırma, %93,12 kesinlik sağladığından en son modellere karşı üstün sonuçlar göstermektedir.