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J-GLOBAL ID：202002270140296497   整理番号：20A0592383

Fakeニュース分類のための深層学習モデルの利用の調査【JST・京大機械翻訳】

The Explore of Using Deep Learning Models for Fake News Classification

著者 (5件)： Chang Ting-Hao (National Taichung University of Science and Technology, Taichung City, Taiwan) ,  Tu Wei-Hung (National Taichung University of Science and Technology, Taichung City, Taiwan) ,  Chang Jia-Wei (National Taichung University of Science and Technology, Taichung City, Taiwan) ,  Huang Tien-Chi (National Taichung University of Science and Technology, Taichung City, Taiwan) ,  Luo Yi-Xiang (National Taichung University of Science and Technology, Taichung City, Taiwan)
資料名： Lecture Notes in Electrical Engineering  (Lecture Notes in Electrical Engineering)
巻： 551  ページ： 389-393  発行年： 2020年 
JST資料番号： W5070A  ISSN： 1876-1100  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 近年,インターネットの普及により,インターネットは偽のニュースヘッドラインに満ちており,関心のある人々は,公衆を操作することができるか,その他の人々のアイデアに影響を与えることができるようになっている。従って,偽ニュースを同定することは重要な課題である。Kagleプラットフォームにおいて,WSDM-Fake New分類は偽のニュースを同定することを目的としているが,精度に関しては良く機能しない。そこで本研究では,この偽ニュースタスクを解決するためのニューラルネットワークアーキテクチャを提案した。意味ベクトルに対して,Word2vecとELMOをそれぞれ提案し,精度を比較し,改善した。Copyright Springer Nature Singapore Pte Ltd. 2020 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： インターネット ,  ベクトル ,  *ニュース
準シソーラス用語： *深層学習 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： Fakeニュース ,  深層学習 ,  語埋め込み

分類 (2件)： 自然語処理  (JE06000L) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (5件)： ニュース ,  分類 ,  深層学習 ,  モデル ,  調査