Термин «фейковые новости» появился еще в XIX веке, но интернет и социальные медиа изменили способы создания и распространения фейковых новостей. Как сделать фейковую новость прикол. [Marble] Фейк скриншоты — бот для создания скриншотов фейковых балансов популярных онлайн-кошельков и бинарных опционов. Новость прикол можно создать по этой ссылке СОЗДАТЬ НОВОСТЬ ШУТКУ НА 1 апреля. Главная» Новости» Фейк новости создать прикол. Подделываем результаты конкурсов в ВКонтакте: 213 комментариев.
JokeNews.ru - Разыграть друга
Главная» Новости» Фейковые новости создать прикол. Генератор экстренных новостей — это простой способ мгновенно создавать экстренные новости. предоставляет бесплатный онлайн-инструмент для создания адресов экстренных новостей. Приморский сайт к первому апреля создал сервис, с помощью которого можно создать фальшивую новость и разыграть кого-либо из своих знакомых. Like an experienced journalist, the AI analyzes your story and generates a text on the basis of the inverted pyramid principle. The news generator can create both true and fake news, it all depends on the source data that you provide. Прочтите фейковые новости, которые мы уже обличили.
Технологичный розыгрыш. Любой становится героем смешной новости благодаря сайту из Владивостока
SS-Fake — бот, генерирующий квитанции о переводах денежных средств через популярные банки. Поддерживает валюты: рубль и тенге. После подписки на рекламный контент открывается возможность сгенерировать скриншот баланса личного кошелька 1xbet.
Изменение гиперпараметров практически никак не сказалось на качестве. Обучение на полном датасете также не сильно улучшило результаты.
Возможно, эти товарищи обучали сеть гораздо дольше, добавляли больше слоев и делали их шире, но я решил попробовать другой подход. Альтернативный метод — Word Embeddings Я вспомнил, что чуть менее года назад на курсе Udacity Deep Learning Foundation у меня было задание — написать сеть, которая бы генерировала сценарий к Симпсонам конкретнее, одну сцену в таверне у Мо , взяв для обучения оригинальные сценарии аналогичных сцен из 25 сезонов мультфильма. В этом случае использовался другой подход — Word Embeddings, когда текст генерируется не посимвольно, а по словам, но тоже на основе распределения вероятностей появления определенных слов при заданных [1.. N] предыдущих словах.
Выше скорость обучения, так как для одного и того же корпуса для Char-RNN токенами будут являться символы, а для Word Embeddings — слова. Количество слов в тексте заведомо меньше, чем символов, а для машины что в первом, что во втором случае токен — просто индекс в словаре. Соответственно, за одну итерацию Word Embeddings нужно будет обработать гораздо меньше токенов, чем Char-RNN, и времени на это потребуется примерно пропорционально меньше. Быстрая проверка гипотезы на ограниченном датасете те же 2 слоя и 64 ячейки LSTM, генерируем 100 следующих токенов : Эпоха 1: "[макгрегор]....................................................................................................
Эпоха 4: "[макгрегор]... Эпоха 10: "[макгрегор]. Эпоха 20: "[макгрегор]. На первой эпохе сеть видит, что один из самых часто встречающихся токенов — точка.
Затем она еще пару итераций сомневается, и на 4-й решает, что между точками стоит вставлять какие-нибудь слова. Ошибка стала меньше», — радуется сеть, — «Надо продолжить в этом духе, будем вставлять разные слова, но мне очень нравятся точки, поэтому пока я продолжу их ставить». И продолжает ставить точки, разбавляя их словами. Постепенно она понимает, что чаще стоит ставить слова, чем точки, причем некоторые слова должны идти недалеко друг от друга, например она запоминает некоторые отрывки из датасета: «правительство продлить», «выполнять соглашения», «пожиратель двойников» и т.
К 20 эпохе она уже помнит довольно длинные фразы, типа «опубликованы кадры выброски боевой техники с воздуха». И это показывает, что в принципе подход работает, но на таком маленьком наборе данных сеть довольно быстро переобучается даже несмотря на dropout , и вместо уникальных фраз выдает заученные.
Получается какой-то бред. Да, это похоже на фразы, где есть слова, отделенные пробелами и заканчивающиеся точками. Но читать это невозможно, и это совсем не похоже на те красивые и смешные реплики, которые были во вдохновивших меня примерах. Изменение гиперпараметров практически никак не сказалось на качестве. Обучение на полном датасете также не сильно улучшило результаты.
Возможно, эти товарищи обучали сеть гораздо дольше, добавляли больше слоев и делали их шире, но я решил попробовать другой подход. Альтернативный метод — Word Embeddings Я вспомнил, что чуть менее года назад на курсе Udacity Deep Learning Foundation у меня было задание — написать сеть, которая бы генерировала сценарий к Симпсонам конкретнее, одну сцену в таверне у Мо , взяв для обучения оригинальные сценарии аналогичных сцен из 25 сезонов мультфильма. В этом случае использовался другой подход — Word Embeddings, когда текст генерируется не посимвольно, а по словам, но тоже на основе распределения вероятностей появления определенных слов при заданных [1.. N] предыдущих словах. Выше скорость обучения, так как для одного и того же корпуса для Char-RNN токенами будут являться символы, а для Word Embeddings — слова. Количество слов в тексте заведомо меньше, чем символов, а для машины что в первом, что во втором случае токен — просто индекс в словаре. Соответственно, за одну итерацию Word Embeddings нужно будет обработать гораздо меньше токенов, чем Char-RNN, и времени на это потребуется примерно пропорционально меньше.
Быстрая проверка гипотезы на ограниченном датасете те же 2 слоя и 64 ячейки LSTM, генерируем 100 следующих токенов : Эпоха 1: "[макгрегор].................................................................................................... Эпоха 4: "[макгрегор]... Эпоха 10: "[макгрегор]. Эпоха 20: "[макгрегор]. На первой эпохе сеть видит, что один из самых часто встречающихся токенов — точка. Затем она еще пару итераций сомневается, и на 4-й решает, что между точками стоит вставлять какие-нибудь слова. Ошибка стала меньше», — радуется сеть, — «Надо продолжить в этом духе, будем вставлять разные слова, но мне очень нравятся точки, поэтому пока я продолжу их ставить».
И продолжает ставить точки, разбавляя их словами.
Это не задача Text Summarization, когда, например, на основе текста новости генерируется ее заголовок. Текст новости в моем случае вообще никак не используется. Данные Перспектива скачивать и парсить весь контент Ленты меня совсем не радовала, и я стал искать, не делал ли кто уже это до меня. И мне повезло: как раз за несколько дней до того, как у меня появилась эта идея, Ильдар Габдрахманов ildarchegg выложил пост , где он описывает, как граббил контент Ленты, и делится полным архивом. В конце он добавляет «Надеюсь, что кто-то посчитает эти данные интересными и сможет найти им применение.
У меня уже есть применение! Спасибо тебе, Ильдар! Твои усилия сэкономили мне несколько дней! Итак, берем этот архив и выдергиваем оттуда статьи за нужный нам период: с 01. Подробно на предварительной обработке данных я останавливаться не буду. Кому интересно, в репозитории на Гитхабе есть отдельный ноутбук с пошаговым описанием процесса.
Давайте попробуем решить нашу задачу с помощью этого подхода. Реализацию Char-RNN под разные языки и фреймворки можно легко найти в интернете. Я взял вот эту — на Keras она получается довольно компактной. Немного модифицировав ее под свои нужды изменил гиперпараметры и добавил сохранение результатов и более информативный вывод , я запустил обучение. И результаты меня не порадовали. То есть сети в качестве входных данных подается некоторый исходный текст, а дальнейший текст генерируется посимвольно.
Поэтому, чтобы научиться писать относительно читабельные тексты, сеть должна: Научиться отделять последовательности символов псевдо-слова пробелами и иногда ставить точку; Научиться генерировать последовательности символов, похожие на настоящие слова; Научиться генерировать похожие на настоящие слова с учетом предыдущих почти настоящих слов. В квадратных скобках — вводный текст для сети, генерируем следующие 150 символов: 1 эпоха: "[грязи в стокгольме. Получается какой-то бред.
JokeNews.ru - Разыграть друга
Как уже говорилось, фейковые новости об артистах, телевидении и футболе заставляют любопытных людей больше интересоваться чтением. После того, как вы выбрали название, вам нужно будет ввести описание. В этом разделе вы должны хорошо проработать текст, чтобы ваши друзья продолжали верить, что это настоящие новости. Постарайтесь придать этому немного юмора, но не теряя профессионализма. Выберите свое изображение, чтобы придать ему больше доверия Когда у вас есть описание и привлекательный заголовок, вы можете выбрать изображение в соответствии с темой, с которой имеете дело. Вы можете выбрать один из банка изображений Google или загрузить самостоятельно, который вы уже сохранили на своем компьютере.
Сам веб-сайт рекомендует в разделе предложений выбрать тот, который можно использовать бесплатно. Кроме того, помните , что любой расист, гомофоб или порнографический шутка запрещено. И призывает сообщать о любом неприемлемом содержании через контактную форму. Наконец, выберите категорию.
TurboText was created to help journalists and the media, not to completely replace a person. The quality of news written by artificial intelligence depends on the author. The more information he enters, the better the news will turn out. Any questions?
Contact us through support chat Write in chat.
Данное приложение позволяет создать новости, сохранить их как видео или фото файлы и отправить друзьям. Это приложение создано исключительно для развлекательных целей. Телеканалы и предлагаемая информация вымышлены. Автор приложения и его команда не несут ответственности за создаваемый пользователями материал. Не распространяйте незаконные видеоролики. Подумайте, прежде чем отправить.
Are you looking to create a funny meme template newspaper? Try out 101planner and have ridiculous fun. Newspaper by Jaguarpaw Do you want to play a prank on your friend?
Try this free spoof newspaper tool and have fun. The fake news generator is simple to use. So, you want to create a news that surprises your class? Add a newspaper title that is more professional. You can also add further detail to article text column. Now, share the newspaper and get the strange behaviors. Homemade Gifts Made Easy Are you ready to fool your friends? This is another funny tool to make fake news. By adding the engaging news and an interesting picture, you can actually make your friends insane.
Технологичный розыгрыш. Любой становится героем смешной новости благодаря сайту из Владивостока
Борьба с фейковыми новостями Фейковые новости в интернете сегодня являются проблемой. Как насчет способа создать свои собственные заголовки для розыгрышей в фейковых новостях? use it to create your own joke news articles. Add your pictures, write headlines and text, share with friends.
JokeNews.ru - Разыграть друга
Get your own breaking news story with thsi free tool in few minutes. Noob Do you love to crack hilarious jokes? Well, this would work great for you. Think of a super funny news headline about your school friend and add his name as the victim.
Yes, make him the culprit in the fake newspaper. He would be stunned to know the shocking news, at least for few minutes. A new feature is that you can also add his Facebook link.
Ready to share the news with the school circle. LOL I know, you just cannot wait to create the first fake newspaper. What are you waiting for?
People will only get entertained with the surprisingly funny news headline, attached with a foolish picture. Make sure, the purpose of these fake news generator is to only entertain the people with silly jokes, not anything serious.
Как видим, в этом случае сеть также заучила некоторые довольно длинные куски, но при этом, есть и много относительно оригинальных фраз. Однако, все равно, в большинстве случаев фразы получаются не такими красивыми, как у DeepDrumph и neuromzan. Что же тут не так? Нужно обучать дольше, глубже и шире? И тут на меня снизошло озарение.
Нет, эти ребята не нашли магическую архитектуру, выдающую красивые тексты. Они просто генерят длинные тексты, отбирают потенциально смешные куски и вручную их редактируют! Финальное слово за человеком — вот в чем секрет! После некоторой ручной правки можно получить вполне приемлемые варианты: «в отреагировал. Здесь есть еще один важный момент, связанный с русским языком. Генерировать фразы для русского языка гораздо сложнее, потому что слова и фразы в предложении нужно согласовывать. В английском, конечно, тоже, но в гораздо меньшей степени.
Поэтому результаты работы модели на английском языке выглядят более правдоподобными, чем на русском. Можно, конечно, лемматизировать слова в русском корпусе, но тогда и сгенерированный текст будет состоять из таких слов, и здесь уж точно без ручного допиливания не обойтись. К слову, я попробовал сделать это, используя модуль pymorphy2 , но результат, на мой личный взгляд, был местами даже хуже, несмотря на то, что количество уникальных токенов слов после нормализации сократилось более чем в 2 раза. Выводы Word Embeddings гораздо лучше справляется с генерацией текста, чем Char-RNN; При прочих равных качество генерации английского текста в общем случае выше, чем русского, из-за особенностей языков; Когда вы слышите о том, что ИИ написал книгу как это было на днях, когда объявили что алгоритм написал книгу о Гарри Поттере , делите это утверждение на 1000, потому что, скорее всего, алгоритм лишь мог 1 сгенерировать имена и описания персонажей, или 2 сгенерировать общую канву повествования, или 3 сгенерировать полуабсурдный текст, который потом долго и упорно правили и согласовывали люди-редакторы. Либо все это вместе взятое. Но уж точно ИИ не писал книгу от первого до последнего слова. Не на том уровне развития еще наши технологии.
Десерт Ну и в конце некоторые перлы после ручных правок, как мне кажется, вполне в духе Ленты.
Just think about an exciting news headline that you think is perfect to cheat your friend or a family member. You can preview the final look of the paper and download it. You can also print it later on. Breakyourownnews This is striking. You can create your own breaking news headline story now.
It could be about a love-affair or even a top win. Once you put the information, the newspaper front page is ready to go viral to make your friends crazy. You can put whatever you want in the description details. You can write headlines related to any scandal, a robbery or even about a strange activity in the campus. Get your own breaking news story with thsi free tool in few minutes. Noob Do you love to crack hilarious jokes?
Well, this would work great for you.
Кроме того, можно добавить картинки, музыку, титры и ссылки. Вы можете сделать новости, создать интересное видео для презентации или разнообразить материалы своей статьи. Любое видео можно сохранить на компьютер или поделиться им в социальных сетях», — говорится на сайте.
Prank News Generator
Именно для таких людей и переведена статья. Если вы уже знаете про этот эксперимент, призываю не тратить своё время, так как я не вносил доработок и вы вряд ли откроете для себя что-нибудь новое. В статье представлено мнение автора, гражданина США, и очень многие вопросы будут разбираться с его точки зрения «Россия плохая, США хорошие», а не наоборот, как принято у нас. Лично меня абсолютно не волнует политический аспект данной статьи, гораздо интереснее для меня поведение людей и реализация такого смелого эксперимента. Ссылка на оригинал. Статья будет переведена от лица автора. Наливайте кофе, мы начинаем. На прошлой неделе я провёл эксперимент с целью проверить, возможно ли создать фейковую новость, используя Facebook, всего спустя год после выборов 2016 года, после которых было много разговоров о фейковых новостях и борьбе с ними.
Статья американская, а у них с таким же энтузиазмом обвиняют Россию, как у нас Америку. Где правда, а где нет, разобрать очень сложно, ну да и статья не об этом.
Как только вы войдете на эту страницу в Интернете, вы увидите ряд вариантов, чтобы начать делать фальшивые новости для шуток. Вы можете выбрать заголовок, описание, изображение, а затем выбрать категорию. Создавайте фейковые новости Чтобы создать фейковую новость для шуток, первое, что вам нужно сделать, это выбрать оригинальное и забавное название. Подумайте, что важно, чтобы оно было привлекательным, так как это будет приманкой для ваших друзей, чтобы укусить и прочитать. Сам сайт предлагает вам разные предложения. Как уже говорилось, фейковые новости об артистах, телевидении и футболе заставляют любопытных людей больше интересоваться чтением. После того, как вы выбрали название, вам нужно будет ввести описание. В этом разделе вы должны хорошо проработать текст, чтобы ваши друзья продолжали верить, что это настоящие новости.
Постарайтесь придать этому немного юмора, но не теряя профессионализма. Выберите свое изображение, чтобы придать ему больше доверия Когда у вас есть описание и привлекательный заголовок, вы можете выбрать изображение в соответствии с темой, с которой имеете дело.
Немного модифицировав ее под свои нужды изменил гиперпараметры и добавил сохранение результатов и более информативный вывод , я запустил обучение.
И результаты меня не порадовали. То есть сети в качестве входных данных подается некоторый исходный текст, а дальнейший текст генерируется посимвольно. Поэтому, чтобы научиться писать относительно читабельные тексты, сеть должна: Научиться отделять последовательности символов псевдо-слова пробелами и иногда ставить точку; Научиться генерировать последовательности символов, похожие на настоящие слова; Научиться генерировать похожие на настоящие слова с учетом предыдущих почти настоящих слов.
В квадратных скобках — вводный текст для сети, генерируем следующие 150 символов: 1 эпоха: "[грязи в стокгольме. Получается какой-то бред. Да, это похоже на фразы, где есть слова, отделенные пробелами и заканчивающиеся точками.
Но читать это невозможно, и это совсем не похоже на те красивые и смешные реплики, которые были во вдохновивших меня примерах. Изменение гиперпараметров практически никак не сказалось на качестве. Обучение на полном датасете также не сильно улучшило результаты.
Возможно, эти товарищи обучали сеть гораздо дольше, добавляли больше слоев и делали их шире, но я решил попробовать другой подход. Альтернативный метод — Word Embeddings Я вспомнил, что чуть менее года назад на курсе Udacity Deep Learning Foundation у меня было задание — написать сеть, которая бы генерировала сценарий к Симпсонам конкретнее, одну сцену в таверне у Мо , взяв для обучения оригинальные сценарии аналогичных сцен из 25 сезонов мультфильма. В этом случае использовался другой подход — Word Embeddings, когда текст генерируется не посимвольно, а по словам, но тоже на основе распределения вероятностей появления определенных слов при заданных [1..
N] предыдущих словах. Выше скорость обучения, так как для одного и того же корпуса для Char-RNN токенами будут являться символы, а для Word Embeddings — слова. Количество слов в тексте заведомо меньше, чем символов, а для машины что в первом, что во втором случае токен — просто индекс в словаре.
Соответственно, за одну итерацию Word Embeddings нужно будет обработать гораздо меньше токенов, чем Char-RNN, и времени на это потребуется примерно пропорционально меньше. Быстрая проверка гипотезы на ограниченном датасете те же 2 слоя и 64 ячейки LSTM, генерируем 100 следующих токенов : Эпоха 1: "[макгрегор].................................................................................................... Эпоха 4: "[макгрегор]...
Эпоха 10: "[макгрегор].
Данное приложение позволяет создать новости, сохранить их как видео или фото файлы и отправить друзьям. Это приложение создано исключительно для развлекательных целей. Телеканалы и предлагаемая информация вымышлены. Автор приложения и его команда не несут ответственности за создаваемый пользователями материал. Не распространяйте незаконные видеоролики. Подумайте, прежде чем отправить.
Генератор экстренных новостей
- Lies spread fast
- Пранкани товарища
- Поддельные новости и создатель интернет-розыгрышей
- Генератор экстренных новостей
Сервисы для создания фейковых скриншотов
Как сделать фейковую новость прикол. Создать фейковые новости для шуток очень просто. With the Fake Tweet Generator tool you can create convincing fake tweet images. Термин «фейковые новости» появился еще в XIX веке, но интернет и социальные медиа изменили способы создания и распространения фейковых новостей. Создать фейковые новости для шуток очень просто. Термин «фейковые новости» появился еще в XIX веке, но интернет и социальные медиа изменили способы создания и распространения фейковых новостей. Создавай свои собственные новости. Выбери фото, придумай заголовок, и разыграй своих друзей! Приморский сайт к первому апреля создал сервис, с помощью которого можно создать фальшивую новость и разыграть кого-либо из своих знакомых.
Сервисы для создания фейковых скриншотов
Главная» Новости» Фейковые новости создать прикол. use it to create your own joke news articles. Add your pictures, write headlines and text, share with friends. Что такое фейковые новости. Нейросеть способна создавать шутки различных стилей и уровней сложности. Борьба с фейковыми новостями Фейковые новости в интернете сегодня являются проблемой.