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随着用户生成内容增多，网络信息真实性受挑战，诱饵新闻泛滥。研究人员开展乌尔都语新闻诱饵检测研究，运用深度学习和句子嵌入技术。结果显示，Bi-LSTM 模型结合句子嵌入在低资源语言中识别准确率达 88%，为多语言内容真实性研究提供支持。
在如今这个信息爆炸的时代，网络上的内容如潮水般涌来，真假难辨。随着用户生成内容的大量增加，确保网络信息的真实性和原创性变得越来越困难。在新闻领域，诱饵新闻（clickbait news）成了让人头疼的问题。那些夸张、误导性的标题，就像一个个陷阱，只为吸引眼球、增加点击量，却严重破坏了新闻的可信度，干扰了人们获取真实信息。为了应对这一挑战，来自巴基斯坦旁遮普省萨戈达大学计算机科学系、信息技术系、软件工程系，沙特阿拉伯吉达大学信息系统与技术系以及阿联酋拉布丹学院的研究人员展开了深入研究，相关成果发表在《Scientific Reports》上。
研究人员运用了多种关键技术方法。首先，从多个新闻网站收集了 1000 条乌尔都语新闻标题作为样本，这些新闻涵盖社会、体育、政治等多个领域。然后对数据进行预处理，包括去除停用词、特殊字符和标点符号，进行词形还原（lemmatization）和词干提取（stemming）以及分词（tokenization）等操作。在特征提取阶段，采用了文本特征（如 TF-IDF、POS tagging）和词嵌入特征（Glove、Word2Vec、句子嵌入）。最后运用多种机器学习（ML）和深度学习（DL）模型进行检测，并使用准确率、精确率、召回率和 F1 分数等指标评估模型性能。
研究结果
- 机器学习模型的表现：使用 TF-IDF 特征时，SVM、LR 和 KNN 表现相似，准确率达 73%，DT 较差，仅 68%。LR 和 KNN 精确率最高，为 71%，DT 最低。SVM、LR 和 KNN 召回率均为 73%，DT 为 68%。LR 和 KNN 的 F1 分数最高，为 71%，SVM 为 65%，DT 最低，为 67%。使用 POS 特征时，SVM、LR、KNN 准确率仍为 73%，DT 为 66%。LR 精确率最高，为 75%，DT 最低。SVM、LR 和 KNN 召回率为 73%，DT 为 66%。KNN 的 F1 分数最高，为 71%，LR 为 64%，DT 最低，为 66%。综合来看，TF-IDF 和 POS 特征对模型性能贡献相近，KNN 和 LR 表现较好，DT 表现不佳。
- 集成学习模型的表现：使用 TF-IDF 特征时，XGB 表现最佳，准确率 78%，精确率 77%，召回率 79%，F1 分数 77%。RF 和 AdaBoost 准确率和 F1 分数较低，GB 表现更差。使用 POS 特征时，XGB 依旧表现出色，准确率 77%，精确率 76%，召回率 78%，F1 分数 76%。其他模型表现相对较弱。这表明 XGB 在点击诱饵检测中更可靠，集成学习技术能提升特征学习和分类性能。
- 深度学习模型的表现：LSTM 模型使用不同嵌入时表现不同。Word2Vec 嵌入时，准确率 77%，召回率高但精确率低。Glove 嵌入时，准确率提升至 82%，F1 分数为 77%。句子嵌入时，准确率达 85%，性能提升明显。Bi-LSTM 模型表现优于 LSTM。Word2Vec 嵌入时，准确率 80%。Glove 嵌入时，准确率 83%，F1 分数 77%。句子嵌入时，Bi-LSTM 模型准确率最高，达 88%，F1 分数 78%。这说明句子嵌入能提升分类性能，Bi-LSTM 在捕捉句子依赖关系上表现更优。
- 模型比较分析：通过 ROC 曲线和线图比较不同模型。LR 在传统机器学习模型中表现较好，RF 在集成学习模型中表现突出。Bi-LSTM 使用句子嵌入时准确率最高，达到 88%，优于其他模型。与现有研究相比，该研究的 Bi-LSTM 模型结合句子嵌入在乌尔都语点击诱饵检测中准确率更高。
研究结论表明，在如今的数字环境下，点击诱饵检测至关重要。该研究使用自定义乌尔都语新闻标题数据集，应用多种模型进行检测。机器学习模型中 LR 和 SVM 表现较好；集成学习模型里 XGB 表现最佳；深度学习模型中 Bi-LSTM 结合句子嵌入整体表现最优，准确率达 88%。由于乌尔都语是低资源语言，研究聚焦句子嵌入，为特征表示提供了有效基础。未来研究方向是扩展基于 Transformer 的模型应用，分析更多语言特征，实现多语言点击诱饵检测。这项研究为低资源语言的点击诱饵检测提供了有效方法，有助于维护数字平台信息的真实性和可靠性，对防止误信息传播、提升网络信息质量具有重要意义。
