Pheme (проект) - Pheme (project)
| Pheme | |
|---|---|
 | |
| Коммерческий? | Нет |
| Тип проекта | Исследовательская работа |
| Расположение | Евросоюз |
| Владелец | Европейская комиссия |
| Финансирование | Проект FP7, 36 месяцев, 4,3 млн евро |
| Интернет сайт | http://www.pheme.eu |
Pheme - это 36-месячный исследовательский проект, начатый в 2014 году с целью установления достоверности заявлений, сделанных в Интернете.
Введение
Непроверенный контент является преобладающим и распространенным в сообщениях в социальных сетях . В то время как большие данные обычно создают проблемы с точки зрения объема, разнообразия и скорости информации, социальные сети представляют четвертое: обеспечение достоверности. Проект Pheme направлен на анализ контента в режиме реального времени и определение точности заявленных в нем заявлений. По мере того, как утверждения распространяются через социальную сеть , каждый человек решает, передавать ли информацию или нет, в зависимости от того, насколько она точна. Анализ используемого языка и распространения информации в сети, а также пространственного и временного контекста информации используется для создания детектора лжи в реальном времени для социальных сетей. Это поможет, например, службам экстренной помощи (которые уже интегрировали социальные сети как часть своих систем оповещения и реагирования) выявлять потенциальные ложные инциденты.
Автоматическая оценка авторитета источников также является целью проекта, основанной на обработке новостей и информации, поступающей из них. Например, твит новостной статьи BBC будет иметь больший вес, чем твит из неизвестного источника.
Проект назван в честь греческой богини Феме .
Тематические исследования
Pheme обращается к социальным сетям в двух сценариях: информация о здравоохранении, которая может быть особенно разрушительной, если она ошибается, и информация, используемая журналистами.
Категории слухов
Фем обращается к спекуляциям , спорам , дезинформации и дезинформации .
Партнеры
Проект является партнерством между Университетом Шеффилда в рамках GATE , Университетом Варвика , Королевским колледжем Лондона , Саарландским университетом в Германии и Венским университетом MODUL . Также участвуют четыре компании - Atos , iHub Nairobi , Ontotext и swissinfo . Pheme финансируется ЕС .
Ссылки
Соответствующие публикации
- Л. Дерчинский, К. Бончева. Пассивно-агрессивное маркирование последовательностей с дискриминационным постредактированием для распознавания сущностей личности в твитах. Труды Европейской ассоциации компьютерной лингвистики, 2014 г.