В интернете «фейковые новости» - это распространенное явление, которое часто беспокоит общество, поскольку содержит заведомо ложную информацию. Проблема активно исследовалась с использованием обучения с учителем для автоматического обнаружения фейковых новостей. Хотя точность растет, она по-прежнему ограничивается идентификацией ложной информации через каналы на социальных платформах. Это исследование направлено на повышение надежности обнаружения фейковых новостей на платформах социальных сетей путем изучения новостей с неизвестных доменов. Особенно трудно обнаружить и предотвратить распространение информации в социальных сетях во Вьетнаме, потому что все имеют равные права на использование интернета для разных целей. Эти люди имеют доступ к нескольким платформам социальных сетей. Любой пользователь может публиковать или распространять новости через онлайн-платформы. Эти платформы не пытаются проверять пользователей, их местоположение или содержимое их новостей. В результате некоторые пользователи пытаются распространять через эти платформы фейковые новости для пропаганды против отдельного лица, общества, организации или политической партии. Мы предложили проанализировать и разработать модель распознавания фейковых новостей с использованием глубокого обучения (называемого AAFNDL). Метод выполнения работы: 1) во-первых, анализируем существующие методы, такие как представление двунаправленного кодировщика от преобразователя (BERT); 2) приступаем к построению модели для оценки; 3) подходим к применению некоторых современных методов к модели, таких как метод глубокого обучения, метод классификатора и т.д., для классификации ложной информации. Эксперименты показывают, что наш метод может улучшить результаты на 8,72% по сравнению с другими методами.
Предложен метод определения патологических изменений голоса на основе анализа модуляционного спектра речевого сигнала. Модуляционный спектр вычисляется при помощи двух последовательных частотно-временных преобразований: первое переводит сигнал в частотную область, второе – в модуляционную. Особенностью предложенного метода является использование неравномерного частотно-временного плана при переводе сигнала в частотную область. Предложен способ оценки модуляционного спектра, основанный на принципах антропоморфической обработки сигналов, имитирующий неравномерное частотно-временное разрешение слуховой системы человека. Использован неравнополосный банк фильтров модулированный дискретным преобразований Фурье, аппроксимирующий шкалу критических частот и повышающий временное разрешение в широких полосах. Банк фильтров использует фазовые (всепропускающие) звенья в качестве элементов задержки, что позволяет получить неравномерный частотно-временной план. Выполнено сравнение предложенного способа с более традиционным способом вычисления модуляционного спектра в критических полосах с фиксированным временным разрешением. Приведены данные экспериментов по использованию параметров модуляционного спектра для определения патологических изменений голоса, обусловленных: 1) боковым амиотрофическим склерозом (БАС); 2) заболеваниями гортани. Отбор и ранжирование параметров модуляционного спектра, использованных в качестве информационных признаков для классификации, выполнен при помощи метода LASSO. Классификация параметров на основе линейного дискриминантного анализа обеспечила высокую точность определения патологии (более 97%). Полученные результаты свидетельствуют о том, что использование неравномерного частотного-временного плана является предпочтительным в случае, когда анализируемый сигнал является протяжным гласным звуком, поскольку обеспечивает более высокую точность обнаружения патологии при меньшем числе модуляционных параметров.
Отсутствие достаточного количества данных шепотной речи для обучения является серьезной проблемой для современных систем автоматического распознавания речи (АРР). Из-за большого акустического различия между обычной и шепотной речью АРР системы значительно снижают производительность при обработке шепота.
В статье приведен анализ подходов к распознаванию нейтральной и шепотной речи на основе традиционных скрытых марковских моделей (СММ) для дикторозависимых (SD) и дикторонезависимых (SI) случаев. Особое внимание уделяется распознаванию шепотной речи с использованием нейтральной речи на этапе обучения (сценарий N/W). Система АРР разработана для распознавания изолированных слов из базы данных (Whi-Spe), включающей пары слов реально произнесенной речи нейтрально и шепотом. В сценарии N/W увеличение надежности достигается с применением предлагаемого частотного преобразования, изначально разработанного для сжатия и декомпрессии речевого сигнала в цифровых телекоммуникационных системах. Вместе с тем сохраняются хорошие показатели в распознавании нейтральной речи.
По сравнению с базовой моделью распознавания с применением Мел-частотных кепстральных коэффициентов (MFCC) точность распознавания слов с использованием кепстральных коэффициентов, полученных с помощью предложенного частотного деформирования (обозначаемого как μFCC), улучшена на 7,36% (SD) и 3,44% (SI) в абсолютных значениях. Кроме того, F-мера (гармоническое среднее значение точности и полноты) для векторов признаков μFCC увеличивается на 6,90% (SD) и 3,59 %(SI). Статистические тесты подтверждают значимость достигнутого улучшения точности распознавания.
В статье описаны результаты обработки электромиограммы (ЭМГ) и результаты распознавания мимических движений алгоритмом радиальной базисной функции нейронной сети (НС). В качестве входного вектора признаков использовались девять признаков-функций ЭМГ во временной области. Наиболее высокая точность распознавания и скорость обучения получены для признака «Максимальные значения», наихудший результат получен для признака «Среднее арифметическое». На основе полученных данных предложен алгоритм распознавания движений. Классификатор может применяться для создания интерфейсов вида «человек-машина».
В статье представляется метод построения классификатора для классификации текстов по тональности на два и на три класса (положительные и негативные; положительные, нейтральные и негативные тексты). Представляются результаты экспериментов, показывающие высокую точность работы метода не зависимо от предметной области к которой принадлежит текст. Эффективность представленного метода подтверждается экспериментами на текстовой коллекции блогов с разметкой по оценочной тональности семинара РОМИП-2012. Для оценки используются метрики: precision, recall, accuracy и F-меры. Значение F-меры для предлагаемого метода при классификации на 2 класса составляет 93%. Помимо блоговой коллекции РОМИП-2012, используются коллекция новостей и коллекция текстов социальных сетей.
1 - 5 из 5 результатов