基于信息内容的在线文本可信性评估方法研究/同济博士论丛

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王伟曾国荪 著
图书标签:
  • 信息可信性
  • 在线文本
  • 文本评估
  • 内容分析
  • 自然语言处理
  • 信息检索
  • 博士论文
  • 同济大学
  • 虚假信息识别
  • 可信度评估
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店铺: 文轩网教育考试专营店
出版社: 同济大学出版社
ISBN:9787560870700
商品编码:29564643757
出版时间:2017-08-01

具体描述

作  者:王伟//曾国荪 著作 定  价:48 出 版 社:同济大学出版社 出版日期:2017年08月01日 页  数:133 装  帧:精装 ISBN:9787560870700 暂无

内容简介

本文提出了基于在线文本信息内容的可信性评估方法来解决该问题。该方法结合自然语言理解,语义Web,文本挖掘以及信息检索等技术,帮助用户准确可靠地评估在线文本内容的可信性。针对信息文本中的不同对象,分析了信息内容中蕴含的信任语义,提出了三类核心的信任特征:信任文本属性,信任事实和信任证据。
融汇贯通,洞察先机:数字时代信息辨析的理论与实践 在浩如烟海的互联网信息洪流中,甄别真伪、辨明可信已成为一项迫切而艰巨的任务。技术的飞速发展,尤其是在大数据、人工智能等领域的突破,极大地丰富了信息的传播渠道和形式,同时也为虚假、误导性信息的滋生提供了土壤。因此,构建一套系统、科学、有效的在线文本可信性评估方法,不仅是学术研究的重要前沿,更是维护社会公共利益、保障个体决策质量的关键。 本书《融汇贯通,洞察先机:数字时代信息辨析的理论与实践》正是基于这一时代背景,深入剖析当前在线文本可信性评估所面临的挑战,并提出了一系列创新的理论框架和实践策略。本书旨在为读者提供一套理解和应用信息辨析技术的理论基石和实践指南,帮助他们在信息爆炸的环境下,练就“火眼金睛”,做出明智的判断。 核心理论探索:信息内容的可信度逻辑 本书并非简单罗列技术工具,而是从信息内容的内在逻辑出发,构建了全新的可信性评估理论体系。首先,我们深入探讨了“信息内容”这一概念的内涵与外延,将其分解为多个维度进行考察。这包括: 事实性与准确性: 这是可信性的基石。本书详细分析了如何通过比对多方权威信息源、交叉验证事实细节、识别统计数据偏差等方式,来评估文本陈述的客观准确度。我们将追溯信息的原始出处,探究其在传播过程中可能发生的扭曲和变异,并提出一系列量化评估事实性与准确性的指标。 逻辑性与一致性: 一个可信的信息,其内部论述应严谨有序,前后一致,不存在自相矛盾之处。本书引入了逻辑推理的严密性检查方法,如识别逻辑谬误、评估论证的充分性与必要性等。我们将从句法结构、语义关联、论证链条等多个层面,建立起对文本逻辑连贯性的量化模型。 证据支持与溯源能力: 任何有价值的观点都应有坚实的证据支撑,并且这些证据本身也应具备可溯源性。本书将重点研究如何评估文本所引用的证据的可靠性、来源的权威性,以及证据与论点之间的关联强度。我们将探讨链式追溯技术,以验证信息源的权威度和独立性,并识别“文本孤岛”现象,即信息缺乏可追溯的原始依据。 专业性与深度: 针对特定领域的文本,其专业深度和作者的专业背景是衡量可信度的重要因素。本书将研究如何通过词汇使用、术语规范、理论引用、研究方法等来评估文本的专业性,并探索识别“伪专家”和“泛泛而谈”的有效途径。 客观性与中立性: 尽管完全的客观可能难以企及,但一个可信的文本应尽量避免明显的偏见和倾向性。本书将分析文本的立场、用词的褒贬,以及是否存在选择性报道、断章取义等现象,并提出量化评估文本中立性的方法。 前沿技术应用:人工智能与信息辨析的深度融合 在理论框架的基础上,本书积极拥抱人工智能的前沿技术,将其作为提升信息辨析能力的关键工具: 自然语言处理(NLP)技术: 作为本书的核心技术支撑,NLP在文本理解、情感分析、语义识别等方面发挥着至关重要的作用。我们将详细介绍如何利用NLP技术自动提取文本的关键信息、识别文本的主题和意图、分析文本的情感倾向,以及检测文本中的异常模式。例如,利用词向量和注意力机制来捕捉文本的深层语义,通过命名实体识别(NER)来提取关键实体信息,并基于此构建知识图谱,进一步验证信息的准确性。 机器学习(ML)模型: 书中将阐述如何构建和训练各类机器学习模型,用于自动化评估文本的可信度。这包括: 监督学习模型: 利用已标注的可信/不可信文本数据集,训练分类器来预测新文本的可信度。我们将重点介绍如何处理类别不平衡问题,以及特征工程在提升模型性能中的关键作用。 无监督学习模型: 探索异常检测算法,识别与正常信息模式显著不同的可疑文本。这对于发现新型的虚假信息传播方式尤为重要。 深度学习模型: 如循环神经网络(RNN)、长短期记忆网络(LSTM)、Transformer等,它们在捕捉文本序列依赖关系、理解复杂语境方面表现出色,能够更精细地评估文本的逻辑性和连贯性。 知识图谱与语义网络: 本书将强调知识图谱在信息溯源和事实核查中的应用。通过构建和查询知识图谱,可以快速比对文本中的实体、关系和事件,发现信息中的不一致之处。我们还将探讨如何利用语义网络来理解文本背后的深层含义,并识别潜在的误导意图。 对抗性生成网络(GAN)的应用: 针对日益复杂的虚假信息生成技术,本书将探讨如何利用GAN等生成模型,模拟生成各种类型的虚假信息,从而训练更强大的识别模型,提升辨识能力。 多维度评估体系构建:超越单一指标的综合判断 信息的可信度并非单一维度能够完全衡量,本书倡导构建一个多维度、综合性的评估体系: 内容层面: 前文所述的事实性、逻辑性、证据支持、专业性、客观性等。 传播层面: 文本的来源(权威媒体、个人博客、社交平台)、传播者的信誉度、传播速度和范围、受众的反馈等。我们将深入研究社交网络分析技术,识别信息传播的关键节点和潜在的操纵行为。 形式层面: 文本的语言风格、排版、图片/视频的真伪(结合多模态分析技术)等。即使是文本内容本身准确,但如果以误导性的形式呈现,也可能对读者产生负面影响。 情境层面: 信息发布的时间、发生的背景、受众的认知水平等。 本书将详细阐述如何将上述各维度有机地结合起来,形成一个评分模型。例如,可以采用加权平均、贝叶斯网络等方法,将不同维度的评估结果进行整合,最终得出一个综合性的可信度分数,并提供清晰的解释性说明。 实践案例分析与应用前景展望 理论研究的最终目的是指导实践。本书精心选取了多个来自不同领域的真实案例,包括新闻报道、学术论文、社交媒体信息、商业宣传等,详细分析了如何运用书中提出的方法进行可信性评估。通过这些案例,读者可以直观地了解方法的具体应用过程,并从中获得启发。 此外,本书还将对未来在线文本可信性评估的发展趋势进行展望。随着技术的不断进步,虚假信息的制造手段将更加隐蔽和智能化,对我们的辨识能力提出了更高的要求。本书将探讨如何应对“深度伪造”(Deepfake)等新型挑战,以及如何构建更加鲁棒、自适应的信息辨析系统。 目标读者 本书适合以下人群阅读: 信息技术研究者: 对人工智能、自然语言处理、信息检索等领域感兴趣的研究人员,本书将提供前沿的理论框架和技术思路。 新闻传播从业者: 记者、编辑、媒体机构管理者,本书将帮助他们提升信息甄别的能力,抵制虚假信息的传播,维护媒体的公信力。 教育工作者: 教师、教育机构负责人,本书将为他们提供构建学生信息素养教育的理论基础和实践工具。 普通网民: 任何关心信息真实性、希望提升自我信息辨别能力的大众读者,本书将提供通俗易懂的解释和实用的方法。 政策制定者与行业监管者: 致力于维护网络空间秩序、打击网络谣言、规范信息传播的政府部门和行业组织,本书将为他们提供科学的评估依据和技术支持。 总结 《融汇贯通,洞察先机:数字时代信息辨析的理论与实践》是一本集理论深度、技术前沿与实践指导于一体的著作。它不仅是对信息内容可信性评估方法的一次系统梳理和创新,更是对我们在数字时代如何更清晰、更理性地认知世界的一次深刻探索。本书将帮助读者建立起一套科学的信息辨析思维模式,掌握先进的技术工具,从而在纷繁复杂的信息环境中,保持清醒的头脑,做出明智的判断,成为一个真正意义上的信息辨析者。

用户评价

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“信息内容”作为评估在线文本可信性的核心,这个切入点非常吸引人。我一直觉得,许多现有的评估方法,可能过于依赖外部因素,比如网站的声誉、作者的身份,甚至是文章的传播热度。然而,这些因素有时并不能完全代表信息本身的质量。一本能够深入挖掘“内容”本身,并以此来衡量可信度的书,无疑具有更深刻的理论意义和更广泛的应用前景。我想象中的这本书,会像一位细致的侦探,带领我们逐一审视文本的每一个细节。它是否会关注文本的表述方式?比如,是客观陈述事实,还是夹杂了大量的主观臆断?它是否会探讨文本的证据来源?对于引用的数据、研究、专家观点,是如何呈现的?是否存在“断章取义”或“选择性引用”?它又是否会涉及文本的逻辑结构?论证过程是否严密,结论是否能被前提所支撑?我想,这本书的研究,可能已经将这些抽象的概念,转化为一套可执行的评估框架。我迫切想知道,作者是如何量化这些“内容”特征的,以及这些量化后的指标,如何与文本的“可信度”建立起明确的联系。这本书,可能不仅仅是关于“如何评估”,更是关于“为什么内容本身如此重要”。

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从一个普通读者的角度来看,我希望这本书能够提供一套切实可行、易于理解的“工具箱”,来应对日常生活中遇到的各种网络信息。标题中的“评估方法研究”让我联想到,作者可能已经将复杂的理论转化为一些可操作的步骤或检查清单。例如,当我在阅读一篇关于健康养生、投资理财,或是历史事件的文章时,我希望能从中找到一些具体的“问号”和“检查点”。比如,我会想知道,作者是否会教我如何识别“标题党”?如何判断一个来源是否具有潜在的偏见?如何评估作者的专业背景和写作动机?更进一步,如果书中能提供一些具体的文本分析技巧,比如如何快速抓住文章的核心论点,如何判断论据的充分性和相关性,甚至是如何识别逻辑谬误,那将是极大的帮助。我尤其期待书中能够包含一些真实的案例分析,通过具体的例子来演示如何运用所提出的方法,来评估一段文本的可信度。这样的分析,不仅能加深我对方法的理解,也能让我看到这些方法在现实世界中的实际效果。这本书,如果能让我从一个被动接受信息的读者,转变为一个主动、批判性地评估信息的读者,那么它的价值将是无可估量的。

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这本书的标题《基于信息内容的在线文本可信性评估方法研究/同济博士论丛》初看之下,着实勾起了我对信息洪流中辨别真伪的浓厚兴趣。如今的网络世界,信息爆炸式增长,真假难辨的现象屡见不鲜,尤其是在线文本,其来源多样、传播迅速,对普通读者而言,如何有效筛选出可信的信息,成为了一项巨大的挑战。这本书以“信息内容”为切入点,深入探讨“在线文本可信性评估方法”,这本身就抓住了问题的核心。我期待它能提供一套系统性的理论框架和实用的操作指南,帮助我建立起一套科学的判断标准。想象一下,当我在社交媒体上看到一条爆炸性新闻,或是在论坛里遇到关于某个产品、某个事件的各种说法时,不再只是凭感觉或少数几个“点赞”来决定相信与否,而是能够运用书中所介绍的方法,从文本本身出发,例如分析其语言风格、论证逻辑、事实依据的呈现方式,甚至作者的表达习惯等,来层层剥离,最终抵达真相。这种从“内容”本身挖掘可信度的思路,比单纯依赖外部评价(如声誉、点赞数)来得更为根本和可靠。我非常好奇作者是如何将抽象的“信息内容”转化为可量化的评估指标的,以及这些指标在实际应用中是否能够有效地识别出那些具有误导性或虚假性的文本。这本书或许能成为我在数字时代遨游信息海洋的一盏明灯,让我不再迷失方向,而是能精准地找到那片可靠的信息绿洲。

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这本书的题目,仿佛给我打开了一扇通往“真相”的大门,而这扇门的核心在于“信息内容”本身。在这个信息爆炸的时代,我们每天都在接收海量的信息,但很多时候,我们只能根据“谁说的”来判断信息的可信度,比如来自官方媒体、知名专家,或是朋友的推荐。然而,这本书似乎提供了一种更深入、更本质的评估视角——直接审视“信息内容”本身。这让我非常好奇,作者是如何将“信息内容”分解成可供分析的组成部分的?它会关注文本的语言特征吗?比如,是否存在过度的情绪化表达、模糊的措辞、未经证实的断言?还是会深入分析文本所引用的事实、证据和数据?作者是否提供了一种方法来验证这些“事实”的真实性?又或者,它会分析文本的结构和逻辑,看它是否前后一致、推理是否严密?我脑海中闪现出无数种可能,比如,一段文字如果充斥着大量的感叹号,频繁使用“震惊!”、“绝了!”这样的词语,是否就可能在可信度上打折扣?又比如,一篇关于某种疗效的宣传文章,如果只提供 anecdotal evidence(个人经历),而缺乏科学的实验数据支撑,其可信度又有多高?这本书,或许能教会我如何在信息的海洋中,用一双更锐利的眼睛,去辨别那些看似合理但实则虚假的“内容”,从而减少被误导的可能性。

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作为一名对学术研究略有涉猎的读者,看到“同济博士论丛”这样的字样,我自然会对其研究的严谨性和深度抱有很高的期望。《基于信息内容的在线文本可信性评估方法研究》这一主题,恰好触及了当前社会信息传播与信任危机交织的关键节点。我尤其关注的是,作者是如何在“博士论丛”这一高阶学术平台上,将理论深度与现实应用相结合的。研究一个“方法”,意味着背后必然有大量的理论构建、模型设计、实证检验。我期待书中能详尽地阐述其提出的评估方法的理论基础,是基于认知心理学、传播学,还是信息科学,或是多学科交叉的产物。更重要的是,我希望能够看到清晰的研究流程和严谨的数据分析过程。例如,作者是如何界定“信息内容”的,它包含了哪些维度?在评估过程中,是如何收集和处理数据的?是否采用了先进的自然语言处理技术,或是机器学习算法?这些方法在面对不同类型、不同主题的在线文本时,其有效性如何?是否经过了充分的实验验证,并取得了令人信服的结果?这本书的价值,不仅在于提出新颖的评估方法,更在于其研究过程的透明度和结论的可靠性,这对于学术界的同行,以及对信息可信性研究感兴趣的普通读者来说,都至关重要。它可能为我们理解和应对网络信息时代的挑战,提供一套有力的学术支撑。

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