ಸಮಾಜಿಕ ಜಾಲಗಳಲ್ಲಿ ಖಾತರಿ ನ್ಯೂಸ್ ನಡುವಣ ಹೆಚ್ಚುತ್ತಿರುವ ಬೆಳವಣಿಗೆ ಮಾಹಿತಿ ಶ್ರೇಣಿಯ Integrity ಯ ಬಗ್ಗೆ ಗಂಭೀರ ಚಿಂತನೆಗಳಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗಿದೆ. ಚುನಾವಣಾ ಅವಧಿಗಳಲ್ಲಿರುವ ಸಾರ್ವಜನಿಕ ಅಭಿಪ್ರಾಯದ ತಿರುವುಗಳು ಪ್ರಜಾಪ್ರಭುತ್ವದ ಚರ್ಚೆಯನ್ನು ಹಾಳುಮಾಡಿ, ಪ್ರಜೆদেরನ್ನು ನಂಬಿಕೆ ಕಳಕಳಿಯ ಪಾತ್ರವನ್ನುತ್ರಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಮಸ್ಯೆಗಳ ಎದುರು ಸಾದ್ಧಾರಣ ಕಾಯ್ಱಿಕಾಮಾ ಹೊಸ ಉತ್ತರವಾಗಿರುವುದನ್ನು ಕಾಣಬೇಕು.
ಇದು ಸಮಾನ ಕಾರಣೀಯ ಜೀವನವನ್ನು ತಳ್ಳಿಸಲು ರಚಿಸುವು ಸಾರ್ವಜನಿಕ ಕೊಂಡಿKH ಅಗತ್ಯವನ್ನು ಚಿಂತಿಸುವಿಕೆ ಮಾಡಲು ಯೋಚಿ-KH ಹೇಳುವುದು ಈ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವು ದಟ್ಟಣವನ್ನು ವಿಶೇಷಣಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ, ಮುಂದೆ ಇರಬೇಕಾಗಿದೆ. ಸುಪ್ಲೀ ಕೆಲಸದ ವಿರುದ್ಧ ಲಾಭಾರ್ಥಕ ಸಂಬಂಧವನ್ನು ನಿಖರವಾಗಿ ಕಚಿತಾಲಿಗೂ ವ್ಯತಿರಿಕ್ಮೂಲಾಕ್ ಇದೆ. ತಂತ್ರಜ್ಞಾನ ವಿಧಾನಗಳಿಂದ ಒಂದೇ ಅಥವಾ ಮಲ್ಟಿಮಿಡಿಯಲ್ಲಿರುವ ಆಯ್ಕೆಗಳನ್ನು ಮತ್ತು ಅವರ ಡೇಟಾ ಒಕ್ಕೂಟವನ್ನು ಬಳಸದು, ಹೆಜ್ಜೆ ವರದಿ ಮಾಡಲು ಇದು ಪರಿಕಲ್ಪನೆಯು ಸುಲಭವಾಗಿಸುತ್ತದೆ. ಅದನ್ನು ಸಮರ್ಥಿ ಕಂಡುಕೊಳ್ಳುವ ಬಾಟಲಿಯ ಕುರುಕಡಾರಕೆ ಹೆಸರಾದ ಹಾಧೆಗಳನ್ನು ಮುಕ್ತಾಯವಾಗುತ್ತದೆ.
ಸಾಮಾಜಿಕ ಜಾಲಗಳಲ್ಲಿ ಖಾತರಿ ನ್ಯೂಸ್ ದ ಕಾರ್ಕೋಶಕ
ಸಾಮಾಜಿಕ ಜಾಲಗಳಲ್ಲಿ ಖಾತರಿ ನ್ಯೂಸ್ ಮೇಲೇರುತ್ತಿರುವು, ಮೂಲವನ್ನು ಪ್ರತವರಿಸಿದ ಡೇಟಾದ ಹೊಸಮಿ ಕನಿಷ್ಠ ಪ್ರಕಟಿಸಲು ಸಂಭವನೆಯು. ಚುನಾವಣಾ ಕಾಲಗಳಲ್ಲಿ, ಈ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಯು ವಿಶಿಷ್ಟ ರೀತಿಯಲ್ಲಿದೆ. ಸ್ಥಳೀಯ ಮತ್ತು ಅಂತಾರಾಷ್ಟ್ರಿಯ ಆಧ್ಯಾಯಿಗಳು ಚಿತ್ರಗಳು, ಪಠ್ಯಗಳು, ಆಡಿಯೊ ಮತ್ತು ವೀಡಿಯೋಗಳು ದಾಹಿತಾರವನ್ನು ಮಾಡುವುದನ್ನು ಬಳಸುತ್ತಾರೆ, ಅದನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚೋದನ್ನು ದಿನಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ಉಲಿಸಿದಿಲ್ಲ.
SmoothDetector ಮಾದರಿ
ಕಾಂಕೋರ್ಡಿಯಾ ವಿಶ್ವವಿದ್ಯಾನಿಲಯದ ಜಿನಾ ಕೋಡಿ ಶ್ರೇಣಿಯ ಶೋಧಕರಾದವರು SmoothDetector ಎಂಬ ಹೊಸ ಮಾದರಿಯನ್ನು ರೂಪಿಸಿದ್ದಾರೆ. ಈ ಪದ್ಧತಿ ಸಾಧರ್ಶನ್ಮಾನದ ನಿಯೋಜನೆಯು ಒಂದು ನೆಟ್ವರ್ಕ್ ಡೀವ್ ನ್ಯೂರೋನ್ಕ್ಕೆ ಹೊಂದಿಸಿದಂತೆ ಇದೆ. ಮೂಲ ಉದ್ದೇಶವು ಖಾತರಿ ಮಾಹಿತಿಯ ಪತ್ತೆಗೆ, ಪಠ್ಯ ಮತ್ತು ದೃಶ್ಯಾತ್ಮಕ ಪ್ರತಿನಿಧಿಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಳ್ಳುವ ಕೆಲಸವನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುತ್ತದೆ.
ಚಾಲನೆಯು ಮತ್ತು ನಾವೀನ್ಯತೆ
SmoothDetector, ಅಮೆರಿಕದ X ಮತ್ತು ಚೀನಾದ ವೈಬೋಗಳಲ್ಲಿ ಸಾಮಾಜಿಕ ವೇದಿಕೆಯಿಂದ ಸಂದೇಶಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ. ಮಾದರಿಯು ಸಲಹೆಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿಸುವುದರಲ್ಲಿ ಸಮಾನು ಹಕ್ಕಿಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತೆ, ಇದರಿಂದಾಗಿ ಪೃಷ್ಠದ ಅನುಕರಿಕೆಗಳಿಗಾಗಿ ಮೊದಲನೆಯ ಯಾವುದಾದರೂ ಕಂಡಿತವಾದ ವಿಷಯಗಳನ್ನು ಆದರೆ ಬಳಸುತ್ತೀರಿ. ಮುಂದಿನ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯು ಹಳೆಯ ವಿಷಯಗಳನ್ನು ನಿರಾಟಿಸುವುದರಲ್ಲಿ ಸಹಕಾರಿ ವಾಹಕಾಭಾಸನನ್ನು ಒಳಗಳನ್ನು ದೊರೆಯಾಗುತ್ತದೆ.
ಗತಿಶೀಲತೆಯ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ
ಮಾದರಿಯ ಪ್ರಮುಖ ನಾವೀನ್ಯತೆಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದು ಗತಿಶೀಲತೆ ಅನ್ನು ತಂತ್ರಗೊಳ್ಳುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯದಲ್ಲಿದೆ. ಸ್ಥಿತಿಯನ್ನು ವರ್ಣಿಸುತ್ತಿರುವ ಮುನ್ಸೂಚನೆಯಲ್ಲಿದೆ, SmoothDetector ಬ್ರಿಫ್ ಪ್ಯಾರಿಸ್ ಗಳನ್ನು ಚೆಲ್ಲುವುದರಲ್ಲಿ אויך ಸಂಬಂಧವನ್ನು ತಿಳಿಸುವು, ಸಂಕಲ್ಪಿಸುವ ಪಥಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ವಿಧಾನವು ಚಿತ್ರಗಳ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗಳಲ್ಲಿ ಬಳಸುವ ಕಾರಣ ಅದು ವಿಷಯಗಳ ಸತ್ಯತೆಯನ್ನು ಅತ್ಯಂತ ಕಠಿಣ ಎನ್ನಿಸುತ್ತದೆ.
ನಿಯೋಜಿತ ಮಾದರಿಯ ಪ್ರಾಮುಖ್ಯತೆ
ಈ ಮಾದರಿ ಡೇಟಾದಲ್ಲಿರುವ ಅಪಾಯಗಳನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸುವುದರಲ್ಲಿ ಪ್ರಾಬಲ್ಯವನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ. SmoothDetector ಒಂದು ವಿಷಯವನ್ನು ಬೇರೆ ಅಥವಾ ಸರಿಯಾಗಿದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ವರ್ಗೀಕರಿಸುವ ಬದಲು, ಈ ಸಂದರ್ಭಕ್ಕೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ಕೆಲಸವನ್ನು ನಿಯೋಜಿಸುತ್ತದೆ, ಇದರಿಂದಾಗಿ ಲೇಖನದ ನಿಖರતೆಯ ಮೇಲೆ ಆಳವಾದ ನಿರ್ಣಯವನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ. ಈ ತಂತ್ರವು ಹೆಚ್ಚು ಸದ್ದೂರು (adaptability) ಇರುತ್ತದೆ.
ಮಾಯೆಯನ್ನೆಡೆಗೆ ಇಳಿಯುವುದು
SmoothDetector ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳ ನಿವುಗಳೊಂದಿಗೆ ಗಂಭೀರವಾದ ಆರಂಭವನ್ನು ಇನ್ನಷ್ಟು ಮುಂಚಕ್ಕೆ ತಲುಪಿಸುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಪದ್ಧತಿಯು ಬಹಳ ಚುನಾತೀಲನೆಯಾದ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಲಗಲು ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಹಿಂದಿನ ಮಾದರಿಗಳು ಒಂದೇ ಶ್ರೇಣಿಯಲ್ಲಿದ್ದ ತಮ್ಮ ಬಳಿವನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದು, ಸುಳ್ಳು ಮತ್ತು ನಿಜವನ್ನು ಔಟ್ ಮಾಡಿ ನಿರಿಕ್ಷೆ ಮಾಡುತ್ತವೆ. ಮಂದಹಾಸ ಸುಳಿವಿದ ಚಟವಾಡದ ಈರಾಪನಾಗಿದಾಗ ಹದ ಮತ್ತು ಜಾಗತಿಕದ ಮಾಹಿತಿಗಳನ್ನು ಪರಿಚಯಿಸುತ್ತವೆ.
ಭವಿಷ್ಯದ ದೃಷ್ಟಿ
SmoothDetector ಮಾದರಿ, ಇನ್ನೂ ಶ್ರೇಣಿಯ ಬಳಿವಣಿಗೆಲ್ಲಾ ಧಾರಿತವಾಗುತ್ತಾ, X ಮತ್ತು Weibo ಹೊರತುಪಡಿಸುತ್ತಾ, ಇತರ ಸಾಮಾಜಿಕ ಜಾಲಗಳಿಗೆ ಕೇಂದ್ರಿಸಿದಂತೆ ಹೆಚ್ಚು ವಿಷಯ ಸಮನ್ವಯಿಸಲು ಇರುತ್ತದೆ.
ಅಂತರರಾಷ್ಟ್ರೀಯ ಸಹಕಾರ
ಈ ಗವಿಯನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವ ಖಾಯ್ದಗೋಷ್ಠಿಯಿಂದ ನೆರವು ದೊರೆಯುತ್ತವೆ, ಈ ಸಹಾಯವು ಕಾನ್ಕೋರ್ಡಿಯಾ ಮಾಹಿತಿ ವ್ಯವಸ್ಥೆ ಕೌಶಲ್ಯದಲ್ಲಿ ಪ್ರೊಫೆಸರ್ ನಿಜರ್ ಬೂಗಿಲ್ಲಾ. ಈ ಆರಂಭವು ವಿಭಿನ್ನ ವಿಶ್ವವಿದ್ಯಾಲಯಗಳಿಂದ ಆತ್ಮೀಯ ಸಹಾಯಕರನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದ್ದು, ಖಾತರಿ ನ್ಯೂಸ್ ವಿರುದ್ಧದ ಕಂಪ್ಲೆಕ್ಷ ಪ್ರಾಮಾಣಿಕತೆಗೆ ಒದ್ದಲು ಹೆಗ್ಗುರುತು ಹೊಂದಿದೆ.
ಹೆಚ್ಚಿನ ಉಲ್ಲೇಖಗಳು
ಈ ಸಮಸ್ಯೆಯ ಓರೆಗೆ ಮೂಲಭೂತವಾಗಿ ಜೀವಿಸುವುದಕ್ಕೆ ಹೆಚ್ಚು ಲೇಖನಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿಸುತ್ತವೆ. actu.ai ದಲ್ಲಿ ನೂತನ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳ ಏಳುತರಾಗುಗಳನ್ನು ನೋಡಿ, ಅಲ್ಲಲ್ಲಿ actu.ai ಇಲ್ಲಿನ ಭಾಗವನ್ನು ನೋಡಬಹುದು. ಐಎನ್ಟೆರ್ನಲ್ಲಿ ಸೃಷ್ಟಿಸಲಾದ ಘಟಕಗಳು ಕುರಿತು ಚರ್ಚೆಗಳನ್ನು ಸಾಕಷ್ಟು ಎಂಬುದಾಗಿ actu.ai ಲುಕ್ಕೆ ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳಲಾಗಿದೆ.
ಸಾಮಾಜಿಕ ಜಾಲಗಳಲ್ಲಿ ಖಾತರಿ ನ್ಯೂಸ್ ವಿರುದ್ಧ ಹೋರಾಡಿ probabilistički 算法的 FAQ
ಖಾತರಿ ನ್ಯೂಸ್ ನಿರೀಕ್ಷಣೆಗೆ probabilistischen 算法 ಯುದೆಲ್ಲ ಅನುವಾದದೆ?
Probabilistic 算法 ಮಾಹಿತಿ ಖಾತರಿಯ ನಿಖರತಾ ಅಂಶವನ್ನು ಮಾಡಲು ಸಂಕೀರ್ಣವಾದ ನಿರ್ಧಾರವನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ. ಇದು ಪೋಸ್ಟ್ನ ವಿವಿಧ ಮೇಲ್ಭಾಗದ ವಿಷಯಗಳನ್ನು ಈ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ ಹಾಕುವುದನ್ನು ಮಾಡಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗಿದೆ.
SmoothDetector ಇತರ ಖಾತರಿ ನ್ಯೂಸ್ ನಿರೀಕ್ಷಣೆ ಮಾಡೋಣ?
SmoothDetector probabilistic 算法 ಮತ್ತು neural deep ಕೋಷ್ಟಕ ಒಂದು ಉತ್ಪತ್ತ ಕಂಡಾನುಕ್ಷೆಗೆ ಬಳಸುತ್ತದೆ, ಎಂಥ ಪ್ರಭಾವವು ನಿಮ್ಮ ದಾಖಲೆಗಳು, ಚಿತ್ರ, ಆಡಿಯೋ ಮತ್ತು ವಿಡಿಯೋವನ್ನು ಸಮಾನ ಅಂತಟೊಳಗೊಳ್ಳಲಿ, ಇತರ ಮಾದರಿಗಳು ಉಳಿತಾಯ ಮಾಡುವುದಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚು.
SmoothDetector ಖಾತರಿ ನ್ಯೂಸ್ ಅನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಬಳಸುತ್ತದೆಗೊಳ್ಳುವುದು ಹೇಗೆ?
ಈ ಮಾದರಿ ಸಾಮಾಜಿಕ ಮಾಧ್ಯಮಗಳಿಂದ ರೂಪಿಸಿದ ಡೇಟಾವಿನಿಂದ ಮಾಹಿತಿ ವೆಬ್ ಮುಖಗಳ ಸತ್ಯತೆಯನ್ನು ತಳ್ಳುತ್ತದೆ, ಆಗಳ ಸತ್ಯತನವನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುತ್ತವೆ.
SmoothDetector ಖಾತರಿ ನ್ಯೂಸ್ ನಿರೀಕ್ಷಣೆಗೆ ಮೀರಿ ವಿವರಣೆಗಳು ಯಾವನು ಅಲ್ಲ?
ಐಡಿಯಾಲ ಎಂದು SmoothDetector ಉಲತ್ತಿರುವದ್ದು, ಆದರೆ ಇತರ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳು ಸಂಪರ್ಕಿಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತಿದೆ.
SmoothDetector ಕಾರ್ಯ೦ಗಳಲ್ಲಿ تضادಗಳಲ್ಲಿ ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ಹೇಗೆನ ಮಾಡಲು?
ಮೊದಲಿಗೆ, ಉದ್ಧರಣವು ತಪ್ಪನೆ ಮತ್ತು ವಾಸ್ತವದಲ್ಲಿ ಫಲಿತಾಂಶವನ್ನು ಹೊಂದಿಟ್ಟುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ.
SmoothDetector ನನಗೆ ನೇರವಾಗಿ ಕೆಲಸವಾಗುತ್ತದೆ ಎಂಬುದಾಗಿ ಹೇಳಿದ್ದಾರೆ?
ಇದು ಇದೆ, ಆದರೆ ಇದರ ಆದೇಶ ಪುನರ್ ಪ್ರಾಮಾಣಿಕ ನಿಖರವನ್ನು ವಾಸ್ತವವನ್ನು ಸತ್ಯದಿಂದ ಹೊರಗೊಮ್ಮಲು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡುವುದು ಇದೆ.





