深度学习驱动的假新闻检测：CNN-RNN在2022 ICTExpress中的表现

本文探讨了"基于深度学习检测假新闻的研究"，发表在2022年的ICTExpress 8期刊上，由I.Kadek Sastrawan和I.P.A.巴尤帕提·德瓦马德·斯里·阿尔萨两位作者代表印度尼西亚Udayana大学信息技术系完成。研究的背景是互联网的快速发展与社交媒体的普及带来的假新闻问题，这对政治和社会稳定构成威胁。为了有效应对这一挑战，作者们采用了深度学习的方法，特别是卷积神经网络（CNN）、双向长短时记忆网络（LSTM）和残差网络（ResNet）相结合的技术。 研究的核心在于构建一个强大的模型来识别和过滤假新闻，通过预训练的词嵌入技术提高模型理解文本的能力。数据集处理方面，作者们针对四种类别的不同数据集进行了模型训练，采用反向转换策略来缓解类别间的不平衡问题，确保模型的性能能够更均衡地反映各类假新闻样本。 实验结果显示，双向LSTM架构在所有测试数据集上表现优于CNN和ResNet，这表明其在捕捉文本序列信息方面的优势可能更有利于假新闻的识别。研究者强调了深度学习在假新闻检测中的潜力，因为这种方法可以自动提取复杂的文本特征，减少人工干预的需求。 此外，文章还引用了其他学者关于在线社交网络隐私保护和谣言识别的研究，以突出假新闻问题的严重性。该论文以开放许可的形式发布，遵循CCBY-NC-ND 4.0协议，鼓励学术交流和再利用。 这篇研究为假新闻检测领域提供了一个深度学习驱动的解决方案，展示了深度学习在解决网络社交安全问题上的应用前景，为未来相关研究和实践提供了有价值的技术参考。