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Entendre：针对小众、边缘和极端社交媒体的社交机器人检测工具
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原文中文，约1700字，阅读约需4分钟。
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内容提要
本文介绍了一种机器学习框架，通过元数据和社交网络特征检测社交媒体中的极端用户和机器人。研究表明，推特平台的极端用户检测准确率高达93%。此外，提出了多种基于深度学习和图像分类的机器人检测方法，显著提升了分类性能，并强调了生成式人工智能对社交机器人的影响及潜在威胁。
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关键要点
- 提出了一种机器学习框架，利用元数据、社交网络和时间特征检测极端用户，推特平台的极端用户检测准确率高达93%。
- 基于深度神经网络的机器人检测方法，通过使用元数据作为辅助输入，CNN处理推文文本，分类准确度几乎完美。
- 提出了一种基于最少账户元数据的框架，实现对Twitter公共推文的实时分析，模型精度和泛化性优于全量训练。
- BOTTRINET使用嵌入技术和三重神经网络，提高了分类性能，达到了98.34%的平均准确度。
- 研究发现通过Twitter botnet使用ChatGPT生成的虚假个人内容，强调了AI助推社交机器人带来的威胁。
- 生成式人工智能的进展使社交机器人能够产生高度逼真的内容，提出了多种识别虚假内容的方法。
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延伸问答
Entendre是什么？
Entendre是一种机器学习框架，用于检测社交媒体中的极端用户和机器人。
推特平台的极端用户检测准确率是多少？
推特平台的极端用户检测准确率高达93%。
BOTTRINET是如何提高分类性能的？
BOTTRINET使用嵌入技术和三重神经网络，提高了分类性能，达到了98.34%的平均准确度。
生成式人工智能对社交机器人有什么影响？
生成式人工智能使社交机器人能够产生高度逼真的内容，增加了虚假内容的传播风险。
如何检测社交媒体中的机器人？
可以通过使用元数据、深度学习和图像分类等方法来检测社交媒体中的机器人。
研究发现了什么关于ChatGPT生成的内容？
研究发现通过Twitter botnet使用ChatGPT生成的虚假个人内容，强调了AI助推社交机器人带来的威胁。
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