В интернете «фейковые новости» - это распространенное явление, которое часто беспокоит общество, поскольку содержит заведомо ложную информацию. Проблема активно исследовалась с использованием обучения с учителем для автоматического обнаружения фейковых новостей. Хотя точность растет, она по-прежнему ограничивается идентификацией ложной информации через каналы на социальных платформах. Это исследование направлено на повышение надежности обнаружения фейковых новостей на платформах социальных сетей путем изучения новостей с неизвестных доменов. Особенно трудно обнаружить и предотвратить распространение информации в социальных сетях во Вьетнаме, потому что все имеют равные права на использование интернета для разных целей. Эти люди имеют доступ к нескольким платформам социальных сетей. Любой пользователь может публиковать или распространять новости через онлайн-платформы. Эти платформы не пытаются проверять пользователей, их местоположение или содержимое их новостей. В результате некоторые пользователи пытаются распространять через эти платформы фейковые новости для пропаганды против отдельного лица, общества, организации или политической партии. Мы предложили проанализировать и разработать модель распознавания фейковых новостей с использованием глубокого обучения (называемого AAFNDL). Метод выполнения работы: 1) во-первых, анализируем существующие методы, такие как представление двунаправленного кодировщика от преобразователя (BERT); 2) приступаем к построению модели для оценки; 3) подходим к применению некоторых современных методов к модели, таких как метод глубокого обучения, метод классификатора и т.д., для классификации ложной информации. Эксперименты показывают, что наш метод может улучшить результаты на 8,72% по сравнению с другими методами.
В условиях текущей четвертой промышленной революции вместе с развитием компьютерных технологий увеличивается и количество текстовых данных. Следует понимать природу и характеристики этих данных, чтобы применять необходимые методологии. Автоматическая обработка текста экономит время и ресурсы существующих систем. Классификация текста является одним из основных приложений обработки естественного языка с использованием таких методов, как анализ тональности текста, разметка данных и так далее. В частности, недавние достижения в области глубокого обучения показывают, что эти методы хорошо подходят для классификации документов. Они продемонстрировали свою эффективность в классификации англоязычных текстов. Однако по проблеме классификации вьетнамских текстов существует не так много исследований. Последние созданные модели глубокого обучения для классификации вьетнамского текста показали заметные улучшения, но тем не менее этого недостаточно. Предлагается автоматическая система на основе длинной краткосрочной памяти и Word2Vec моделей, которая повышает точность классификации текстов. Предлагаемая модель продемонстрировала более высокие результаты классификации вьетнамских текстов по сравнению с другими традиционными методами. При оценке данных вьетнамского текста предлагаемая модель показывает точность классификации более 90%, поэтому может быть использована в реальном приложении.
Распознавание движений при прыжках с помощью видео является значительным вкладом, поскольку оно значительно влияет на интеллектуальные приложения и будет широко применяться в жизни. Этот метод может быть использован для обучения будущих танцоров с использованием инновационных технологий. Сложные позы будут повторяться и совершенствоваться с течением времени, что снизит нагрузку на инструктора при многократном выполнении. Танцоров также можно воссоздать, удалив элементы из их изображений. Распознавать движения танцоров, проверять и корректировать их позы, и еще одним важным аспектом является то, что наша модель может извлекать когнитивные функции для эффективной оценки и классификации, а глубокое обучение в настоящее время является одним из лучших способов сделать это для возможностей коротких видеороликов. Кроме того, при оценке качества видеозаписи выступления точность выполнения каждого танцевального шага является сложной проблемой, когда глаза судей не могут на 100% сфокусироваться на танце на сцене. Более того, танцы на видео сегодня представляют большой интерес для ученых, поскольку технологии все больше развиваются и становятся полезными для замены людей. Основываясь на реальных условиях и потребностях Вьетнама. В этой статье мы предлагаем метод, заменяющий ручную оценку, и наш подход используется для оценки танца с помощью коротких видеороликов. Кроме того, мы проводим танцевальный анализ с помощью коротких видеороликов, применяя таким образом такие методы, как глубокое обучение, для оценки и сбора данных, на основе которых можно делать точные выводы. Эксперименты показывают, что наша оценка является относительно точной, когда рассчитываются значения точности и F1-балла. Точность составляет более 92,38% и 91,18% F1-балла соответственно. Это демонстрирует, что наш метод хорошо и точно работает при анализе оценки танца.
1 - 3 из 3 результатов