国内科研远程1V1-假新闻检测方法研究

国内科研远程1V1-假新闻检测方法研究

国内科研远程1V1-假新闻检测方法研究
项目类别:科研类 项目时间:48课时科研基础课+15课时学术写作基础课 项目地点:1v1线上定制辅导 适合学生:有意提高自身知识水平及学术能力的学生
项目简介

  计算机科学

  一封专属导师推荐信

  一封完整的科研报告

  一次完整的科研经历

  【计算机科学】

  假新闻检测方法研究

  1、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

  2、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

  3、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

  4、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。

  5、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。

  6、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。

  7、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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