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![]() 用于微博新闻验证的新型视觉和统计图像特征
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其它 | 微博一直是报道和传播新闻的流行媒体平台。然而,在微博上传播的假新闻将严重损害其公众信誉。要识别微博新闻的真实性,图片是非常关键的内容。本文探讨了图像内容在微博新闻自动校验任务中的关键作用。现有的新闻验证方法主要依赖于从新闻推文的文本内容中提取的特征,而用于新闻验证的图像特征往往被忽略。然而,根据我们的研究,图像非常受欢迎,对微博新闻传播有很大影响。此外,假新闻事件和真实新闻事件具有不同的图像分布模式。因此,我们提出了几个视觉和统计特征来直观和统计地表征这些模式,以检测假新闻。在从新浪微博收集的真实世界多媒体数据集上的实验验证了我们提出的图像特征的有效性。该方法的新闻验证性能优于基线方法。据我们所知,这是首次在新闻验证任务中系统地探索图像特征的尝试。 |
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