Fusion par apprentissage pour la détection de fausses informations dans les réseaux sociaux

Résumé : Les réseaux sociaux permettent une diffusion massive et rapide des informations. Un des problèmes principaux de ces canaux de communication est l’absence de vérification associée à la viralité de l’information partagée. C’est ce problème difficile que les participants de la tâche Verifying Multimedia Use du workshop Mediaeval ont abordé. Pour cela, ils ont proposé plusieurs stratégies et types d’indices relevant de différentes modalités (texte, image, informations sociales). Dans cet article, nous explorons l’intérêt de combiner et fusionner ces approches pour évaluer le pouvoir prédictif de chaque modalité et tirer parti de leur éventuelle complémentarité.
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Revue des Sciences et Technologies de l'Information - Série Document Numérique, Lavoisier, A paraître, 〈10.3166/DN.1.2-3.1-26〉
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Contributeur : Cédric Maigrot <>
Soumis le : mercredi 18 juillet 2018 - 18:05:44
Dernière modification le : mercredi 25 juillet 2018 - 09:07:06

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Cédric Maigrot, Ewa Kijak, Vincent Claveau. Fusion par apprentissage pour la détection de fausses informations dans les réseaux sociaux. Revue des Sciences et Technologies de l'Information - Série Document Numérique, Lavoisier, A paraître, 〈10.3166/DN.1.2-3.1-26〉. 〈hal-01843607〉

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