論文の概要: Fighting an Infodemic: COVID-19 Fake News Dataset

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.03327v4
• Date: Wed, 26 May 2021 15:38:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-29 05:16:56.634560
• Title: Fighting an Infodemic: COVID-19 Fake News Dataset
• Title（参考訳）: 新型コロナのフェイクニュースデータセット、情報デミックと戦う
• Authors: Parth Patwa, Shivam Sharma, Srinivas Pykl, Vineeth Guptha, Gitanjali Kumari, Md Shad Akhtar, Asif Ekbal, Amitava Das, Tanmoy Chakraborty
• Abstract要約: 偽ニュースや噂はソーシャルメディアで広まっている。 これを解決するために、新型コロナウイルス(COVID-19)のソーシャルメディア投稿10,700件の注釈付きデータセットとリアルニュースとフェイクニュースの記事を手動でキュレートし、リリースしました。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 40.418407303807456
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Along with COVID-19 pandemic we are also fighting an `infodemic'. Fake news and rumors are rampant on social media. Believing in rumors can cause significant harm. This is further exacerbated at the time of a pandemic. To tackle this, we curate and release a manually annotated dataset of 10,700 social media posts and articles of real and fake news on COVID-19. We benchmark the annotated dataset with four machine learning baselines - Decision Tree, Logistic Regression, Gradient Boost, and Support Vector Machine (SVM). We obtain the best performance of 93.46% F1-score with SVM. The data and code is available at: https://github.com/parthpatwa/covid19-fake-news-dectection
• Abstract（参考訳）: 新型コロナウイルス(COVID-19)のパンデミックとともに、我々は「不死身」と戦っている。 偽ニュースや噂はソーシャルメディアで広まっている。 噂を信じることは重大な害をもたらす可能性がある。 これはパンデミックの時にさらに悪化している。 これに対処するために、私たちは10,700のソーシャルメディア投稿と、covid-19のリアルおよびフェイクニュースの記事を手作業でアノテートしたデータセットをキュレートし、公開します。 アノテーション付きデータセットを、決定木、ロジスティック回帰、グラディエントブースト、サポートベクトルマシン(SVM)の4つの機械学習ベースラインでベンチマークする。 SVMで93.46%のF1スコアを得る。 データとコードは、https://github.com/parthpatwa/covid19-fake-news-dectectionで入手できる。

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