شناسایی اخبار جعلی فارسی؛ معرفی مجموعه داده و کاربرد در یادگیری ماشین

رشد سریع شبکه‌های اجتماعی و رسانه‌های آنلاین باعث شده انتشار اطلاعات نادرست و اخبار جعلی به یکی از چالش‌های اصلی جوامع تبدیل شود. این مشکل تنها محدود به زبان انگلیسی نیست و در سال‌های اخیر اخبار جعلی در شبکه‌های اجتماعی فارسی نیز به‌طور قابل توجهی افزایش یافته است. به همین دلیل، نیاز به ابزارها و روش‌های کارآمد برای شناسایی اخبار جعلی فارسی بیش از پیش احساس می‌شود. یکی از مهم‌ترین گام‌ها در این زمینه، توسعه دیتاست اخبار جعلی فارسی و طراحی الگوریتم‌هایی است که بتوانند دقت بالایی در تشخیص اخبار جعلی با یادگیری ماشین داشته باشند.

اهمیت شناسایی اخبار جعلی در زبان فارسی

انتشار گسترده اخبار جعلی می‌تواند پیامدهای جدی در حوزه‌های اجتماعی، اقتصادی و حتی سیاسی داشته باشد. برای مثال در دوران همه‌گیری کرونا، حجم زیادی از اطلاعات نادرست در مورد داروها، واکسن‌ها و سیاست‌های بهداشتی در فضای مجازی منتشر شد. مقابله با چنین موج‌هایی تنها با استفاده از تشخیص اخبار جعلی با هوش مصنوعی و روش‌های مبتنی بر NLP فارسی امکان‌پذیر است.

مجموعه داده اخبار جعلی؛ پایه‌ای برای آموزش مدل‌ها

توسعه هر الگوریتم هوش مصنوعی نیازمند داده‌های آموزشی باکیفیت است. در همین راستا، پژوهشگران اقدام به ساخت مجموعه داده اخبار جعلی برای زبان فارسی کرده‌اند. این دیتاست‌ها معمولاً شامل اخبار واقعی و جعلی در موضوعات مختلف مانند سیاست، اقتصاد و سلامت هستند. وجود چنین منابعی امکان آموزش و ارزیابی الگوریتم تشخیص اخبار جعلی را فراهم می‌کند.

یکی از پروژه‌های مهم در این حوزه با عنوان “A Novel Content-based Approach for Fake News Detection using Transformer Model: A Case Study of Covid-19 Dataset” در گیت‌هاب منتشر شده است. در این پروژه یک روش مبتنی بر محتوا برای شناسایی اخبار جعلی به کمک مدل ترنسفورمر ارائه شد. این مدل روی دیتاستی مرتبط با اخبار کرونا آزمایش و توانست با دقت بالا اخبار جعلی را از واقعی تفکیک کند. نتایج این تحقیق نشان داد که بهره‌گیری از مدل‌های ترنسفورمر می‌تواند نقطه عطفی در تشخیص اخبار جعلی با یادگیری ماشین باشد.

الگوریتم‌های مورد استفاده در تشخیص اخبار جعلی

روش‌های مختلفی برای شناسایی اخبار جعلی فارسی به کار گرفته می‌شوند که شامل موارد زیر هستند:

مدل‌های مبتنی بر یادگیری ماشینی سنتی

در این دسته از الگوریتم‌ها، ویژگی‌هایی مانند فراوانی کلمات، طول جملات یا الگوهای آماری متن استخراج می‌شوند. سپس مدل‌هایی مثل SVM، رگرسیون لجستیک یا Random Forest برای تشخیص اخبار جعلی با یادگیری ماشین آموزش داده می‌شوند.

مدل‌های مبتنی بر یادگیری عمیق

با پیشرفت شبکه‌های عصبی، مدل‌هایی مانند CNN و RNN وارد حوزه پردازش متن شدند. این مدل‌ها توانستند وابستگی‌های معنایی در جملات را بهتر شناسایی کنند.

مدل‌های مبتنی بر ترنسفورمر

امروزه مدل‌هایی مانند BERT و RoBERTa که بر پایه معماری ترنسفورمر طراحی شده‌اند، پیشرفته‌ترین ابزارها برای پردازش زبان طبیعی فارسی (NLP فارسی) محسوب می‌شوند. در پروژه‌ای که به آن اشاره شد، از یک مدل ترنسفورمر برای تحلیل محتوای اخبار کرونا استفاده شد و نتایج آن بسیار امیدوارکننده بود.

چالش‌های موجود در شناسایی اخبار جعلی فارسی

با وجود پیشرفت‌های چشمگیر، هنوز موانع زیادی در مسیر توسعه الگوریتم تشخیص اخبار جعلی برای زبان فارسی وجود دارد:

• کمبود دیتاست‌های بزرگ و متنوع: بسیاری از دیتاست‌ها تنها شامل چند هزار نمونه هستند و این برای آموزش مدل‌های عمیق کافی نیست.
• پیچیدگی زبان فارسی: وجود ترکیبات مختلف، تغییر شکل کلمات و تفاوت در سبک نگارش باعث می‌شود پردازش متن فارسی دشوارتر از برخی زبان‌های دیگر باشد.
• اخبار جعلی هوشمندانه: برخی اخبار جعلی بسیار نزدیک به اخبار واقعی نوشته می‌شوند و حتی برای انسان‌ها هم تشخیص آن‌ها دشوار است.

کاربردهای عملی شناسایی اخبار جعلی

سیستم‌های مبتنی بر تشخیص اخبار جعلی با هوش مصنوعی می‌توانند در حوزه‌های مختلفی به کار گرفته شوند:

• رسانه‌ها و خبرگزاری‌ها: برای اعتبارسنجی محتوای منتشرشده قبل از انتشار عمومی
• شبکه‌های اجتماعی: برای هشدار به کاربران در صورت مشاهده محتوای مشکوک
• سازمان‌های دولتی: برای مقابله با جنگ روانی و انتشار اطلاعات نادرست
• پژوهش‌های دانشگاهی: برای مطالعه الگوهای انتشار و تأثیر اخبار جعلی در جامعه

آینده شناسایی اخبار جعلی فارسی

با توجه به افزایش استفاده از مدل‌های زبانی بزرگ و پیشرفت در حوزه NLP فارسی، انتظار می‌رود در آینده ابزارهای قدرتمندتری برای شناسایی اخبار جعلی فارسی توسعه یابد. ترکیب دیتاست‌های بومی با الگوریتم‌های پیشرفته مانند ترنسفورمرها و یادگیری تقویتی می‌تواند دقت و سرعت این سیستم‌ها را افزایش دهد. همچنین ایجاد دیتاست اخبار جعلی فارسی با حجم بالا و تنوع موضوعی، نقش کلیدی در این پیشرفت خواهد داشت.

جمع‌ بندی

شناسایی اخبار جعلی فارسی یکی از حوزه‌های مهم در پردازش زبان طبیعی است که اهمیت آن در دوران دیجیتال غیرقابل انکار است. با توسعه مجموعه داده اخبار جعلی و استفاده از الگوریتم‌های پیشرفته مانند ترنسفورمرها، امکان تشخیص اخبار جعلی با یادگیری ماشین فراهم شده است. هرچند چالش‌هایی مانند کمبود داده و پیچیدگی زبان وجود دارد، اما آینده این حوزه روشن است و ابزارهای جدید می‌توانند کمک بزرگی به مقابله با اخبار جعلی در شبکه‌های اجتماعی فارسی باشند.