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Fabula开发新AI算法，帮助识别在线平台的假新闻
2019年02月12日 由 浅浅 发表
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总部位于伦敦的创业公司Fabula AI开发了一个基于深度学习的系统，可以帮助识别在线平台的假新闻。该公司在一篇博客文章中表示，“自动检测假新闻会带来挑战，这些挑战会违背基于语言内容分析的现有方法。新闻往往非常微妙，解释它们往往需要政治或社会背景或常识类知识，而这正是当前自然语言处理算法所缺乏的。”
团队开发了一种新的机器学习算法，称为几何深度学习，它由卷积神经网络组成，能够学习复杂和分布式数据集（如社交网络）的模式。Fabula的首席科学家Michael Bronstein与Facebook AI研究主管Yann Lecun合作撰写了一篇描述这种新算法的论文。
（a）经典CNN应用于被认为是欧几里得物体的三维形状（格子表面）（b）几何CNN本质上应用于该表面之间的区别。在后一种情况下，卷积滤波器（可视化为彩色窗口）在构造上是形变不变的。
几何深度学习算法着眼于如何分享故事，而不是关注新闻内容和学习假新闻传播特有的模式。
在后端，该公司在Amazon Web Services云上使用NVIDIA V100 GPU，使用cuDNN加速的TensorFlow深度学习框架进行训练和故事检测。
在训练期间，该公司使用了Twitter数据的一部分，其中包括大约25万个用户配置文件和250万个社交连接。训练数据与PolitiFact和Snopes的第三方事实核查信息配对。
“与基于内容的方法相比，我们的技术的主要优势在于它与新闻的内容和语言无关，由于它依赖于社交平台用户的集体行为，因此很难被对抗性技术超越。”该公司表示。
该公司的算法仍处于开发阶段，尚未在不同的社交媒体平台上进行商业测试。但是，该公司打算今年通过为平台和发布商提供API来实现这一目标。
现在，Fabula A的算法可以在新闻发布2-20小时内，以93％的准确度识别假新闻。
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