論文の概要: Detection of Bangla Fake News using MNB and SVM Classifier
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.14627v1
- Date: Fri, 29 May 2020 15:38:54 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-26 23:05:52.214991
- Title: Detection of Bangla Fake News using MNB and SVM Classifier
- Title（参考訳）: MNBおよびSVM分類器を用いたバングラフェイクニュースの検出
- Authors: Md Gulzar Hussain, Md Rashidul Hasan, Mahmuda Rahman, Joy Protim, and
Sakib Al Hasan
- Abstract要約: この研究は、英語のテキストやその他の言語から偽ニュースを検出するために行われてきたが、バングラ語ではいくつかある。
本研究では,2つの教師付き機械学習アルゴリズムであるMultinomial Naive BayesとSupport Machine(SVM)を用いた。
提案手法は,記事の極性に応じて96.64%の精度で偽ニュースを検出する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Fake news has been coming into sight in significant numbers for numerous
business and political reasons and has become frequent in the online world.
People can get contaminated easily by these fake news for its fabricated words
which have enormous effects on the offline community. Thus, interest in
research in this area has risen. Significant research has been conducted on the
detection of fake news from English texts and other languages but a few in
Bangla Language. Our work reflects the experimental analysis on the detection
of Bangla fake news from social media as this field still requires much focus.
In this research work, we have used two supervised machine learning algorithms,
Multinomial Naive Bayes (MNB) and Support Vector Machine (SVM) classifiers to
detect Bangla fake news with CountVectorizer and Term Frequency - Inverse
Document Frequency Vectorizer as feature extraction. Our proposed framework
detects fake news depending on the polarity of the corresponding article.
Finally, our analysis shows SVM with the linear kernel with an accuracy of
96.64% outperform MNB with an accuracy of 93.32%.
- Abstract（参考訳）: フェイクニュースは多くのビジネスや政治的理由からかなりの数のニュースを目にしており、オンラインの世界では頻繁に取り上げられている。
オフラインコミュニティに多大な影響を与えている偽ニュースによって、人々は簡単に汚染される。
そのため、この地域の研究への関心が高まっている。
英語のテキストやその他の言語からの偽ニュースの検出に関する重要な研究が行われており、バングラ語ではごくわずかである。
私たちの研究は、ソーシャルメディアからバングラフェイクニュースを検出する実験的な分析を反映しています。
本研究では,MNB(Multinomial Naive Bayes)とSVM(Support Vector Machine)という2つの教師付き機械学習アルゴリズムを用いて,CountVectorizerによる偽ニュースの検出と,逆文書周波数ベクトル化器の機能抽出を行った。
提案手法では,記事の極性に応じて偽ニュースを検出する。
最後に、線形カーネルでのSVMの精度は96.64%で、MNBの精度は93.32%である。
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