抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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本論文では,ディジタルテキスト法医学とスタイロメトリーのPANラボで組織化された,Twitterタスクに関するプロファイリングFake News Spreaderに関するCLEF会議2020における参加を合成した。著者らのチームは,英語で0.7775Ω≦0.7350,スペインで0.8200の平均精度で,2つの最良性能結果の1つを得た。要約すると,文字と単語nグラムで訓練されたサポートベクターマシン(SVM)分類器を提出し,ツイートフィードの著者がケークニュースの普及者であるかどうかを決定した。さらに,BotsとGender Profiling 2019における最良性能チームとして,平均精度0.8805で,著者らの結果を提示した。その目標は,ツイート飼料の著者がボットまたはヒトであり,続いて,ヒトの場合,彼女の性別を同定することであるかどうかを決定することであった。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】