文献

J-GLOBAL ID：202002230476360922   整理番号：20A2621636

Twitter上の偽ニュース分類のための機械学習アルゴリズムベースモデル【JST・京大機械翻訳】

Machine Learning Algorithm based model for classification of fake news on Twitter

著者 (2件)： Nikam Shivani S (Savitribai Phule Pune University,Department of Computer Engineering,Pune,India) ,  Dalvi Rupali (Savitribai Phule Pune University,Department of Computer Engineering,Pune,India)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： I-SMAC  ページ： 1-4  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 世界の広大なWebの進歩とともに,社会サイトイニシアティブの上昇と遠い到達は,ニュースが成形され,分布するやり方を歪んでいる。ニュースは,Webベース寿命の中で,より迅速で,あまり高価で,有効に利用できる。また,この改質はいくつかの障害を接合した。具体的には,例えば,オンラインネットワーク化クライアントによって作られた偽造物が,次第に perous的になる。 late新品は,オンラインネットワーキングの高い物質のため,最近,遅れているので提示されたにもかかわらず,重要な検査テーマとなっている。Webベースのネットワーキングメディアを通しての書き込みとニュースは,クライアントにとって単純である。一次テストは,真 andと偽造物の間の区別を決定する事である。ツイッターにおける新しいニュース分類のための方法を開発した。WebベースのGUIは,偽造物または本物としてツイートを分類するために,ファクニュース分類システムのために開発された。著者らは,真のソースとツイートを比較することによって,ファクニュースを識別するための機械学習プログラムを開発した。ナイーブ湾と受動攻撃的機械学習アルゴリズムをTF-IDF特徴抽出法で推定した。Copyright 2020 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 特徴抽出 ,  *ニュース ,  Web【情報システム】 ,  *機械学習 ,  *学習アルゴリズム
準シソーラス用語： ネットワーキング ,  オンライン ,  *ツイッター ,  *フェイクニュース , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (4件)： Twitter ,  偽ニュース ,  分類 ,  機械学習