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2021 | OriginalPaper | Buchkapitel

Neural Language Models for (Fake?) News Generation

verfasst von : Santhosh Kumar G

Erschienen in: Data Science for Fake News

Verlag: Springer International Publishing

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Recent progress in natural language processing (NLP), in conjunction with deep neural network models, has created a broad interest in natural language generation and many downstream applications of NLP. Deep learning models with multitudes of parameters have achieved remarkable progress in machine-generated news items indistinguishable from human experts’ articles. Though the developed techniques are for authentic text generation and entertainment purposes, its potential use in social media for propaganda, defamation, and misinformation propagation poses a considerable challenge to the research community. This chapter attempts to present a study on various pre-trained neural models for natural language processing in general and their potential use in news generation. While showing these models’ limitations, the chapter describes the future works in the NLP domain on language generation.

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Metadaten
Titel
Neural Language Models for (Fake?) News Generation
verfasst von
Santhosh Kumar G
Copyright-Jahr
2021
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-030-62696-9_6

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