論文の概要: BanFakeNews: A Dataset for Detecting Fake News in Bangla
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.08789v1
- Date: Sun, 19 Apr 2020 07:42:22 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-12 00:14:43.689870
- Title: BanFakeNews: A Dataset for Detecting Fake News in Bangla
- Title（参考訳）: BanFakeNews:バングラのフェイクニュースを検出するデータセット
- Authors: Md Zobaer Hossain, Md Ashraful Rahman, Md Saiful Islam, Sudipta Kar
- Abstract要約: 自動フェイクニュース検知システムの構築に使用できる50Kニュースの注釈付きデータセットを提案する。
我々は,Bangla偽ニュースを識別するためのNLP技術の現状を示すベンチマークシステムを開発した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.4170999534105675
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Observing the damages that can be done by the rapid propagation of fake news
in various sectors like politics and finance, automatic identification of fake
news using linguistic analysis has drawn the attention of the research
community. However, such methods are largely being developed for English where
low resource languages remain out of the focus. But the risks spawned by fake
and manipulative news are not confined by languages. In this work, we propose
an annotated dataset of ~50K news that can be used for building automated fake
news detection systems for a low resource language like Bangla. Additionally,
we provide an analysis of the dataset and develop a benchmark system with state
of the art NLP techniques to identify Bangla fake news. To create this system,
we explore traditional linguistic features and neural network based methods. We
expect this dataset will be a valuable resource for building technologies to
prevent the spreading of fake news and contribute in research with low resource
languages.
- Abstract（参考訳）: 政治や金融など様々な分野における偽ニュースの急速な伝播による被害を観察し、言語分析による偽ニュースの自動識別が研究コミュニティの注目を集めている。
しかし、このような手法は、低リソース言語が焦点を絞らない英語で開発されている。
しかし、偽ニュースや操作的なニュースによって引き起こされるリスクは言語によって制限されない。
本研究では,Banglaのような低リソース言語のための偽ニュース自動検出システムを構築するために,50K以上のニュースの注釈付きデータセットを提案する。
さらに,Banglaフェイクニュースを識別するためのNLP技術の現状を指標として,データセットの分析とベンチマークシステムの開発を行う。
このシステムを構築するために,従来の言語的特徴とニューラルネットワークに基づく手法を検討する。
このデータセットは、フェイクニュースの拡散を防ぎ、低リソース言語による研究に貢献する技術を構築する上で、貴重なリソースになるだろうと考えています。
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