【计算机科学】

假新闻检测方法研究

项目介绍

正式科研：1v1线上定制辅导

项目收获：科研报告、导师推荐信

科研补充包：48课时科研基础课+15课时学术写作基础课

涉及领域

本课题涉及到语义识别 | 新闻内容检测 | 预测模型等方面的知识，适合申请人工智能 | 数据科学 | 软件工程 | 自然语言处理 | 计算机科学等相关专业的学生

适合人群

有意提高自身知识水平及学术能力的学生

有意掌握最前沿科研热点及科研方法的学生

有留学意向、跨专业深造的学生

研究前沿性

与传统新闻相比，社交媒体上传播的新闻削弱了客观的新闻规范，缺乏有效的社会监督措施，假新闻于 2016 年美国总统大选举时进入全球视野，对当时的政治产生了严重的影响。最近的一项研究观察到，COVID-19席卷全世界，由于全球封锁，平均用户社交媒体活动增加了 25%，联合国教科文组织表示：“在这场新冠疫情中，虚假新闻正在危及生命。”本项目进行的假新闻检测研究可以有效遏制假新闻的传播，从而有助于营造良好的公共网络环境。

研究介绍

本项目主要的研究对象是虚假新闻。在本项目中，学生首先明确假新闻的常用判别准则和基础知识，学习了解假新闻检测相关的研究方向及识别模型;其次，学生学习检测模型的编写软件、预计使用的模型分析思路，设计研究方案，包括假新闻的截取时间跨度、预计采用的模型、模型鉴别效果的判别准则;之后，学生收集假新闻、编写模型代码、进行模型预训练、正式实验和交叉验证等研究内容;最后，学生根据实验结果，结合判别准则对模型检测效果进行评述，总结假新闻在内容语义、行文结构等层面的特征。

通过本项目，学生增加了假新闻相关知识储备，熟悉了自然语言处理相关的研究范式，增加了个人检测模型的代码编写能力和分析能力。

课题要点

课题研究方法

文献阅读、建模实验

课题难点

需要有一定的自然语言处理基础，具备较好的英文文献阅读能力及一定的计算机模型编程与分析能力。

1v1定制化辅导参考任务

任务一

掌握查阅文献和研究方法

掌握查阅文献和面向文献学习的方法;

掌握文献管理的方法;

通过查阅文献，学习该方向的研究热点和方向;

掌握快速提炼文献重要信息的方法。

任务二

学习相关基础知识并寻找研究场景

查找相关文献明确假新闻的常用判别准则和基础知识;

学习了解假新闻检测相关的研究方向及识别模型;

基于对现有研究内容的把握构建自己的研究思路。

任务三

掌握研究的方法并设计研究方案

学习研究方法的相关内容，包括检测模型的编写软件、预计使用的模型分析思路等;

设计研究方案，包括假新闻的截取时间跨度、预计采用的模型、模型鉴别效果的判别准则等。

任务四

开展研究

收集假新闻作为原始资料库;

编写模型代码。

任务五

分析与总结

根据实验结果，结合判别准则对模型检测效果进行评述;

总结假新闻在内容语义、行文结构等层面的特征。

任务六

项目收尾

撰写整体报告;

准备一次20~30分钟的presentation。

(以上任务仅供参考，实际辅导根据定制化要求展开)

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