Mc-DNN

기술의 발전과 함께 소셜 미디어는 글로벌 노출로 인해 디지털 뉴스의 주요 출처가 되었습니다. 이는 온라인에서 가짜 뉴스와 잘못된 정보의 확산 증가로 이어졌습니다. 인간은 쉽게 영향을 받을 수 있기 때문에 가짜 뉴스와 실제 뉴스의 구분이 어렵습니다. 인공지능과 기계 학습을 이용하여 가짜 뉴스를 탐지하는 연구가 많이 진행되었습니다. 많은 깊이 학습 모델과 그 아키텍처 변형이 조사되었으며, 많은 웹사이트가 이러한 모델을 직접 또는 간접적으로 사용하여 가짜 뉴스를 탐지하고 있습니다. 그러나 최신 기술들은 가짜 뉴스와 원래 뉴스를 구분하는 데 한정된 정확성을 보여주고 있습니다. 우리는 가짜 뉴스와 실제 뉴스를 구별하기 위해 다양한 채널을 통한 뉴스 제목과 기사 처리를 활용한 다중 채널 딥 러닝 모델인 Mc-DNN을 제안합니다. Mc-DNN은 ISOT 가짜 뉴스 데이터셋에서 99.23%의 최고 정확도를 달성하였고, 가짜 뉴스 데이터에서는 94.68%의 정확도를 기록했습니다. 따라서 가짜 뉴스 탐지를 위해 Mc-DNN의 사용을 적극 권장합니다.