Fugu-MT 論文翻訳(概要): Is it a click bait? Let's predict using Machine Learning

論文の概要: Is it a click bait? Let's predict using Machine Learning

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.07348v1
Date: Tue, 1 Jun 2021 08:07:28 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-06-27 09:02:08.810277
Title: Is it a click bait? Let's predict using Machine Learning
Title（参考訳）: クリックベイトですか? 機械学習を使って予測しよう
Authors: Sohom Ghosh
Abstract要約: このプロジェクトの目的は、新しい記事に関連するソーシャルメディア投稿(つぶやき)がクリックベイトになる確率を予測できるシステムを開発することである。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Abstract: In this era of digitisation, news reader tend to read news online. This is because, online media instantly provides access to a wide variety of content. Thus, people don't have to wait for tomorrow's newspaper to know what's happening today. Along with these virtues, online news have some vices as well. One such vice is presence of social media posts (tweets) relating to news articles whose sole purpose is to draw attention of the users rather than directing them to read the actual content. Such posts are referred to as clickbaits. The objective of this project is to develop a system which would be capable of predicting how likely are the social media posts (tweets) relating to new articles tend to be clickbait.
Abstract（参考訳）: このデジタル化の時代、ニュース読者はオンラインでニュースを読む傾向にある。これは、オンラインメディアがすぐに幅広いコンテンツにアクセスできるからである。ですから、今日の状況を知るために明日の新聞を待たなくてもよいのです。これらの美徳に加えて、オンラインニュースにはいくつかの逆もある。ニュース記事に関するソーシャルメディア投稿(つぶやき)の存在は、実際のコンテンツを読むように指示するのではなく、ユーザーの注意を引くことだけを目的としている。このようなポストをクリックベイトと呼ぶ。このプロジェクトの目的は、新しい記事に関連するソーシャルメディア投稿(つぶやき)がクリックベイトである確率を予測できるシステムを開発することである。

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