論文の概要: Classification Of Fake News Headline Based On Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.09966v1
• Date: Mon, 24 Jan 2022 21:37:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-01-26 14:04:10.988059
• Title: Classification Of Fake News Headline Based On Neural Networks
• Title（参考訳）: ニューラルネットワークに基づく偽ニュース見出しの分類
• Authors: Ke Yahan, Ruyi Qu, Lu Xiaoxia
• Abstract要約: 本稿では,Kaggleプラットフォームが提供する18年間のニュースを含むデータセットを用いて,ニュースの見出しを分類する。 我々は、評価指標が正確であるのに対して、TF-IDFを選択して特徴とニューラルネットワークを分類器として抽出する。 我々のNNモデルは精度0.8622であり、これら4モデルの中で最も精度が高い。
• 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: Over the last few years, Text classification is one of the fundamental tasks in natural language processing (NLP) in which the objective is to categorize text documents into one of the predefined classes. The news is full of our life. Therefore, news headlines classification is a crucial task to connect users with the right news. The news headline classification is a kind of text classification, which can be generally divided into three mainly parts: feature extraction, classifier selection, and evaluations. In this article, we use the dataset, containing news over a period of eighteen years provided by Kaggle platform to classify news headlines. We choose TF-IDF to extract features and neural network as the classifier, while the evaluation metrics is accuracy. From the experiment result, it is obvious that our NN model has the best performance among these models in the metrics of accuracy. The higher the accuracy is, the better performance the model will gain. Our NN model owns the accuracy 0.8622, which is highest accuracy among these four models. And it is 0.0134, 0.033, 0.080 higher than its of other models.
• Abstract（参考訳）: 過去数年間、テキスト分類は自然言語処理(NLP)における基本的なタスクの1つであり、テキスト文書を事前に定義されたクラスに分類することを目的としている。 そのニュースは私たちの人生に満ちている。 したがって、ニュース見出しの分類は、ユーザーと適切なニュースをつなぐための重要なタスクである。 ニュースヘッドライン分類はテキスト分類の一種であり、一般的に特徴抽出、分類器の選択、評価の3つの部分に分けられる。 この記事では、kaggle platformが提供する18年間にわたるニュースを含むデータセットを使用して、ニュースの見出しを分類します。 我々は、評価指標が正確であるのに対して、TF-IDFを選択して特徴とニューラルネットワークを分類器として抽出する。 実験結果から,我々のNNモデルが精度の指標において,これらのモデルの中で最高の性能を持っていることは明らかである。 精度が高くなればなるほど、モデルの性能は向上します。 我々のNNモデルは精度0.8622であり、これら4モデルの中で最も精度が高い。 他のモデルより0.0134, 0.033, 0.080高い。

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