Fugu-MT 論文翻訳(概要): Hybrid Ensemble for Fake News Detection: An attempt

論文の概要: Hybrid Ensemble for Fake News Detection: An attempt

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.13981v1
Date: Mon, 13 Jun 2022 01:34:38 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-07-04 01:14:25.530111
Title: Hybrid Ensemble for Fake News Detection: An attempt
Title（参考訳）: 偽ニュース検出のためのハイブリッドアンサンブルの試み
Authors: Lovedeep Singh
Abstract要約: フェイクニュース検出は機械学習の分野で難しい問題となっている。我々は、Fake Newsに取り組むための様々な方法を試し、構築し、ハイブリッド・アンサンブルの可能性を提案します。
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: Fake News Detection has been a challenging problem in the field of Machine Learning. Researchers have approached it via several techniques using old Statistical Classification models and modern Deep Learning. Today, with the growing amount of data, developments in the field of NLP and ML, and an increase in the computation power at disposal, there are infinite permutations and combinations to approach this problem from a different perspective. In this paper, we try different methods to tackle Fake News, and try to build, and propose the possibilities of a Hybrid Ensemble combining the classical Machine Learning techniques with the modern Deep Learning Approaches
Abstract（参考訳）: フェイクニュース検出は、機械学習の分野で難しい問題となっている。研究者は、古い統計分類モデルと現代のディープラーニングを用いて、いくつかの手法でアプローチしている。現在、データ量の増加、NLPとMLの分野の発展、処理時の計算能力の増加により、この問題に異なる視点からアプローチするための無限の置換と組み合わせが存在する。本稿では,フェイクニュースに取り組むために異なる手法を試し,構築し,古典的機械学習手法と現代的ディープラーニング手法を組み合わせたハイブリッドアンサンブルの可能性を提案する。

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