25、YouTube视频诱饵标题检测与自然语言处理技术

YouTube视频诱饵标题检测与自然语言处理技术

在当今的数字时代，YouTube 作为全球最大的视频分享平台之一，每天都有海量的视频上传和观看。然而，其中不乏一些使用诱饵标题（Clickbait）和虚假新闻（Hoax）的内容，误导用户点击和观看。为了有效检测这些不良内容，研究人员采用了多种技术手段，下面我们将详细探讨这些技术。

1. 诱饵标题与虚假新闻检测方法

• 诱饵标题检测 ：
  • 过往研究采用了网络特征提取、元数据特征提取和语言特征提取等方法来检测 YouTube 视频中的诱饵标题。例如，网络特征提取利用视频中的评论并提取语义特征；语言特征提取依赖 Doc2Vec 对评论进行文档嵌入，并使用元数据模块。
  • 不同学者提出了多种模型：2019 年，Reddy 等人使用词嵌入并在支持向量机（SVM）上进行训练；Dong 等人提出了“深度相似感知注意力模型”，关注误导性标题与目标内容之间的关系；Setlur 考虑了半监督置信网络和基于门控注意力的网络。
  • 本研究尝试了多种嵌入层，包括 BERT、DistilBERT 和 Word2Vec，并考虑了集成学习，采用随机森林分类器。
• 虚假新闻检测 ：虚假新闻是指故意歪曲事实的文章，向读者提供欺骗性信息并将其呈现为合法事实。不同学者提出了不同的检测方法：有学者使用逻辑回归对虚假新闻进行分类，利用基于用户交互的特征，达到了 99%的准确率；Zaman 等人采用朴素贝叶斯算法，以用户反馈为输入验证新闻是否为虚假新闻；Kumar 等人使用随机森林分类