論文の概要: Development of Fake News Model using Machine Learning through Natural Language Processing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.07489v1
• Date: Wed, 19 Jan 2022 09:26:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-01-20 13:42:19.264788
• Title: Development of Fake News Model using Machine Learning through Natural Language Processing
• Title（参考訳）: 自然言語処理による機械学習を用いた偽ニュースモデルの開発
• Authors: Sajjad Ahmed, Knut Hinkelmann, Flavio Corradini
• Abstract要約: 機械学習アルゴリズムとフェイクニュースの識別に使用しています。 フェイクニュース検出では、単純な分類が完全に正しいわけではない。 機械学習とテキストベースの処理を統合することで、偽ニュースを検出することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7120858995754653
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Fake news detection research is still in the early stage as this is a relatively new phenomenon in the interest raised by society. Machine learning helps to solve complex problems and to build AI systems nowadays and especially in those cases where we have tacit knowledge or the knowledge that is not known. We used machine learning algorithms and for identification of fake news; we applied three classifiers; Passive Aggressive, Na\"ive Bayes, and Support Vector Machine. Simple classification is not completely correct in fake news detection because classification methods are not specialized for fake news. With the integration of machine learning and text-based processing, we can detect fake news and build classifiers that can classify the news data. Text classification mainly focuses on extracting various features of text and after that incorporating those features into classification. The big challenge in this area is the lack of an efficient way to differentiate between fake and non-fake due to the unavailability of corpora. We applied three different machine learning classifiers on two publicly available datasets. Experimental analysis based on the existing dataset indicates a very encouraging and improved performance.
• Abstract（参考訳）: フェイクニュース検知の研究はまだ初期段階にあり、これは社会が関心を寄せる比較的新しい現象である。 機械学習は複雑な問題を解決するのに役立ち、近年ではAIシステムの構築に役立ちます。 我々は機械学習アルゴリズムと偽ニュースの識別にPassive Aggressive, Na\"ive Bayes, Support Vector Machineの3つの分類器を適用した。 フェイクニュース検出では、分類方法がフェイクニュースに特化していないため、単純な分類が完全に正しいわけではない。 機械学習とテキストベースの処理の統合により、偽ニュースを検出し、ニュースデータを分類できる分類器を構築することができる。 テキスト分類は主にテキストの様々な特徴の抽出に焦点を合わせ、その後これらの特徴を分類に組み込む。 この分野での大きな課題は、コーパスが利用できないために偽物と偽物とを区別する効率的な方法がないことである。 2つの公開データセットに3つの異なる機械学習分類器を適用した。 既存のデータセットに基づいた実験的分析は、非常に励ましく改善されたパフォーマンスを示している。

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