論文の概要: Headline Diagnosis: Manipulation of Content Farm Headlines
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.11408v1
- Date: Mon, 25 Apr 2022 02:55:33 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-04-26 20:51:56.019242
- Title: Headline Diagnosis: Manipulation of Content Farm Headlines
- Title（参考訳）: 見出し診断:コンテンツファームの見出しの操作
- Authors: Yu-Chieh Chen (1), Pei-Yu Huang (2), Chun Lin (3), Yi-Ting Huang (3)
and Meng Chang Chen (3) ((1) Hal{\i}c{\i}o\u{g}lu Data Science Institute,
University of California San Diego, La Jolla, United States, (2) Management
and Digital Innovation, University of London, Singapore, (3) Institute of
Information Science, Academia Sinica, Taipei, Taiwan)
- Abstract要約: ニュース記事が公式の報道機関のものであるかどうかを正確に予測することが不可欠である。
本研究は、ニュース記事の信頼性を決定するために、畳み込みニューラルネットワークに基づく見出し分類を開発する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: As technology grows faster, the news spreads through social media. In order
to attract more readers and acquire additional profit, some news agencies
reproduce massive news in a more appealing manner. Therefore, it is essential
to accurately predict whether a news article is from official news agencies.
This work develops a headline classification based on Convoluted Neural Network
to determine credibility of a news article. The model primarily focuses on
investigating key factors from headlines. These factors include word
segmentation, part-of-speech tags, and sentiment features. With integrating
these features into the proposed classification model, the demonstrated
evaluation achieves 93.99% for accuracy.
- Abstract（参考訳）: テクノロジーが急速に成長すると、ニュースはソーシャルメディアを通じて広まる。
より多くの読者を惹きつけ、さらに利益を得るために、一部の報道機関はより魅力的な方法で巨大なニュースを再現する。
したがって、ニュース記事が公式の報道機関のものであるかどうかを正確に予測することが不可欠である。
本研究は、畳み込みニューラルネットワークに基づく見出し分類を開発し、ニュース記事の信頼性を判定する。
このモデルは主に見出しから重要な要素を調査することに焦点を当てている。
これらの要因には、単語のセグメンテーション、音声タグ、感情の特徴などが含まれる。
これらの特徴を分類モデルに組み込むことで, 精度93.99%を実現した。
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