論文の概要: Approaches for Improving the Performance of Fake News Detection in
Bangla: Imbalance Handling and Model Stacking
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.11486v1
- Date: Tue, 22 Mar 2022 06:33:01 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-03-23 12:47:56.339626
- Title: Approaches for Improving the Performance of Fake News Detection in
Bangla: Imbalance Handling and Model Stacking
- Title（参考訳）: バングラデシュにおけるフェイクニュース検出の性能向上のためのアプローチ:不均衡ハンドリングとモデルスタッキング
- Authors: Md Muzakker Hossain, Zahin Awosaf, Md. Salman Hossan Prottoy, Abu
Saleh Muhammod Alvy, Md. Kishor Morol
- Abstract要約: 不均衡なデータセットは、偽ニュースの検出に偏りをもたらす可能性がある。
バングラのフェイクニュース検出における不均衡問題を解消するためのいくつかの戦略を提案する。
また,データセットが不均衡であっても,性能向上のための手法を提案する。
- 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: Imbalanced datasets can lead to biasedness into the detection of fake news.
In this work, we present several strategies for resolving the imbalance issue
for fake news detection in Bangla with a comparative assessment of proposed
methodologies. Additionally, we propose a technique for improving performance
even when the dataset is imbalanced. We applied our proposed approaches to
BanFakeNews, a dataset developed for the purpose of detecting fake news in
Bangla comprising of 50K instances but is significantly skewed, with 97% of
majority instances. We obtained a 93.1% F1-score using data manipulation
manipulation techniques such as SMOTE, and a 79.1% F1-score using without data
manipulation approaches such as Stacked Generalization. Without implementing
these techniques, the F1-score would have been 67.6% for baseline models. We
see this work as an important step towards paving the way of fake news
detection in Bangla. By implementing these strategies the obstacles of
imbalanced dataset can be removed and improvement in the performance can be
achieved.
- Abstract（参考訳）: 不均衡なデータセットは偽ニュースの検出に偏りをもたらす可能性がある。
本稿では,バングラデシュにおける偽ニュース検出の不均衡問題を解決するためのいくつかの戦略について,提案手法の比較評価を行った。
さらに,データセットが不均衡であっても性能を向上させる手法を提案する。
提案手法をbanfakenewsに適用した。banfakenewsは、バングラで50万のインスタンスからなる偽ニュースを検出する目的で開発されたデータセットで、大多数のインスタンスの97%で著しく歪んでいる。
smoteのようなデータ操作操作技術を用いて93.1%のf1-scoreを、スタック一般化のようなデータ操作アプローチを使わずに79.1%のf1-scoreを得た。
これらの技術がなければ、F1スコアは67.6%のベースラインモデルであった。
この作業は、バングラで偽ニュースを検出するための重要なステップだと考えています。
これらの戦略を実装することで、不均衡データセットの障害を取り除き、パフォーマンスを改善することができる。
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