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フェイクニュースを検知するレシピ

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概要

このレシピでは、GNN-based Fake News Detectionというディープラーニングの技術を使って、フェイクニュースを検知する方法を実際にプログラム動かしながら学ぶことができます。

フェイクニュースとは偽の情報や誤った情報のことで、SNSなどによりフェイクニュースの拡散が社会問題となっています。AIによって精巧に作られるフェイクニュースも存在しており、人がフェイクニュースを見抜くことも難しくなってきています。

そこで、近年ディープラーニングを使って、フェイクニュースを検知する研究が盛んに行われるようになりました。本レシピではGraph Neural Network(GNN)とBERTを用いてフェイクニュースを検知するGNN-based Fake News Detectionを紹介します。

それでは、GNN-based Fake News Detectionのプログラムを動かして、フェイクニュースの検知を学んでいきましょう。

学べること

  • GNN-based Fake News Detectionの仕組み
  • サンプルプログラムを用いたフェイクニュース検出の実行方法

始める前のスキルセット

  • ディープラーニングに関する基礎知識
  • 自然言語処理に関する基礎知識

実務活用例

  • SNS上のフェイクニュース検知

キッチン

開発環境

  • ディープラーニング開発環境
    • Ubuntuインストール済みのGPUマシン
    • GPUドライバのインストール
    • CUDA/cuDNNのインストール

ツール

GNN-based Fake News DetectionのPyTorchの実装である GNN-FakeNewsを使用します。

  • GNN-FakeNewsの動作要件
    • Python >= 3.6
    • PyTorch >= 3.6
    • PyTorch-Geometric >= 1.6.1
    • keras>=2.2.4
    • scikit-learn>=0.22.1
    • tqdm>=4.31.1
    • numpy>=1.19.4
    • scipy>=1.5.2

データセット

調理

テスト

テストを受けてみよう

ディープフェイクに用いられているディープラーニングの技術は?

BERTの事前学習で単語の置き換えを行い、置き換えた単語を周りの文脈から推測するタスクを解く学習方法は?

畳み込みによる学習を行うGNNの手法は?

GNN-based Fake News DetectionでGNNを用いて学習を行うコンポーネントは?