Cách phát hiện tin giả bằng xử lý ngôn ngữ tự nhiên

Khám phá sức mạnh của NLP trong việc phát hiện tin giả bằng nhiều kỹ thuật khác nhau và các ví dụ thực tế.

Khối lượng thông tin khổng lồ được tạo ra hàng ngày khiến việc phân biệt tin thật và tin giả trở nên khó khăn, nhưng những tiến bộ trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) đã đưa ra một giải pháp khả thi.

Trong thời đại kỹ thuật số ngày nay, sự lan truyền thông tin qua mạng xã hội và các nền tảng internet đã mang đến cho mọi người khả năng tiếp cận tin tức từ nhiều nguồn khác nhau. Trong khi đó, sự phát triển của tin giả là một nhược điểm của sự độc lập này. Tin giả là thông tin không chính xác được lan truyền có chủ đích nhằm gây nhầm lẫn cho công chúng và làm suy yếu niềm tin vào báo chí có uy tín. Việc duy trì một cộng đồng toàn cầu được thông tin đầy đủ và thống nhất đòi hỏi phải xác định và loại bỏ tin giả.

NLP, một lĩnh vực phụ của trí tuệ nhân tạo, cung cấp cho máy tính khả năng hiểu và diễn giải ngôn ngữ của con người, khiến nó trở thành một công cụ quan trọng để xác định thông tin lừa đảo. Bài viết này xem xét cách NLP có thể được sử dụng để xác định tin giả và đưa ra các ví dụ về cách nó có thể được sử dụng để khai quật dữ liệu sai lệch.

phân tích cảm xúc

Để xác định tin giả, phân tích cảm xúc bằng NLP có thể là một chiến lược hiệu quả. Các thuật toán NLP có thể xác định ý định và bất kỳ thành kiến nào của tác giả bằng cách phân tích cảm xúc được hiển thị trong một câu chuyện tin tức hoặc bài đăng trên mạng xã hội. Tin giả thường đánh vào cảm xúc của người đọc bằng cách sử dụng ngôn từ thô tục hoặc phóng đại.

Extracting opinion phrases from user reviews with Stanford CoreNLP https://t.co/t6VIzfNRfz #machinelearning #nlp pic.twitter.com/RHiTl40Q7c

— Julian Hillebrand (@JulianHi) September 11, 2014

Ví dụ: một mục tin tức đề cập đến một sự cố chính trị có thể được xác định bằng mô hình phân tích cảm xúc dựa trên NLP là thiên vị đáng kể theo hướng có lợi cho một bên cụ thể và sử dụng ngôn ngữ gây cảm xúc để tác động đến dư luận.

Phân tích ngữ nghĩa và test thực tế

Để xác nhận tính chính xác của tài liệu, các công cụ test thực tế do NLP điều khiển có thể phân tích nội dung của một mẩu tin dựa trên các nguồn hoặc cơ sở dữ liệu đáng tin cậy. Bằng cách làm nổi bật những điểm không nhất quán và mâu thuẫn có thể chỉ ra tin tức giả mạo, phân tích ngữ nghĩa giúp hiểu được ý nghĩa và ngữ cảnh của ngôn ngữ đang được sử dụng.

Ví dụ: một hệ thống test thực tế dựa trên NLP có thể tham chiếu chéo ngay lập tức một bài báo khẳng định rằng một người nổi tiếng tán thành một sản phẩm gây tranh cãi với các nguồn đáng tin cậy để xác định tính xác thực của nó.

Nhận dạng thực thể được đặt tên (NER)

Trong NLP, nhận dạng thực thể được đặt tên (NER) cho phép máy tính nhận dạng và phân loại các thực thể cụ thể được tham chiếu trong một văn bản, chẳng hạn như cá nhân, nhóm, địa điểm hoặc ngày tháng. Bằng cách xác định những người chơi quan trọng, tin giả có thể bị lật tẩy bằng cách phát hiện ra những mâu thuẫn hoặc thông tin bịa đặt.

Named Entity Recognition (NER) identifies and classifies entities in text.

You can extract structured information for information retrieval and knowledge management.

— Simform (@simform) July 31, 2023

Ví dụ về các tổ chức hoặc địa phương không tồn tại mà thuật toán NER có thể đánh dấu là dấu hiệu tiềm ẩn của tin giả được đề cập trong các bài báo về các thảm họa môi trường có chủ đích.

Nhận biết chủ nghĩa giật gân và clickbait

Các mô hình NLP có thể được đào tạo để phát hiện các tiêu đề giật gân và ngôn ngữ giật gân, cả hai đều là đặc điểm của tin giả. Những phương pháp này có thể hỗ trợ lọc ra thông tin sai lệch và xếp hạng các nguồn tin tức đáng tin cậy.

Ví dụ: bạn có thể tìm thấy các cụm từ giật gân và tuyên bố thổi phồng thường đi kèm với các bài viết mồi nhấp bằng cách phân tích các tiêu đề và nội dung bằng thuật toán do NLP cung cấp.

Đánh giá độ tin cậy của nguồn

Các phương pháp NLP có khả năng phân tích thông tin lịch sử về các tổ chức tin tức, chẳng hạn như vị thế, độ tin cậy và độ chính xác của báo cáo lịch sử. Dữ liệu này có thể được sử dụng để đánh giá tính hợp lệ của nội dung mới và phát hiện các nguồn tin tức giả mạo tiềm ẩn.

Ví dụ: một hệ thống do NLP cung cấp có thể đánh giá tính hợp pháp của một trang web ít nổi tiếng hơn đã xuất bản một báo cáo tin tức gây sửng sốt trước khi coi nội dung đó là đáng tin cậy.

Theo CoinTelegraph