論文の概要: Overview of the Shared Task on Fake News Detection in Urdu at FIRE 2020

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.11893v1
• Date: Mon, 25 Jul 2022 03:41:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-07-26 14:06:23.922529
• Title: Overview of the Shared Task on Fake News Detection in Urdu at FIRE 2020
• Title（参考訳）: fire 2020におけるurduにおける偽ニュース検出に関する共通課題の概要
• Authors: Maaz Amjad, Grigori Sidorov, Alisa Zhila, Alexander Gelbukh and Paolo Rosso
• Abstract要約: タスクはバイナリ分類タスクとして設定され、ゴールはリアルニュースとフェイクニュースを区別することである。 トレーニング用に900の注釈付きニュース記事とテスト用に400のニュース記事のデータセットを作成した。 6カ国(インド、中国、エジプト、ドイツ、パキスタン、イギリス)の42チームが登録された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 62.6928395368204
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This overview paper describes the first shared task on fake news detection in Urdu language. The task was posed as a binary classification task, in which the goal is to differentiate between real and fake news. We provided a dataset divided into 900 annotated news articles for training and 400 news articles for testing. The dataset contained news in five domains: (i) Health, (ii) Sports, (iii) Showbiz, (iv) Technology, and (v) Business. 42 teams from 6 different countries (India, China, Egypt, Germany, Pakistan, and the UK) registered for the task. 9 teams submitted their experimental results. The participants used various machine learning methods ranging from feature-based traditional machine learning to neural networks techniques. The best performing system achieved an F-score value of 0.90, showing that the BERT-based approach outperforms other machine learning techniques
• Abstract（参考訳）: 本稿では,ウルドゥー語における偽ニュース検出に関する最初の共通タスクについて述べる。 このタスクはバイナリ分類タスクとして設定され、ゴールは実ニュースと偽ニュースを区別することである。 900の注釈付きニュース記事と400のニュース記事からなるデータセットをテスト用に提供しました。 データセットには5つの領域にニュースが含まれている。 (i)健康。 (ii)スポーツ (iii)ショービズ (iv)技術、及び (v)ビジネス。 6つの国(インド、中国、エジプト、ドイツ、パキスタン、イギリス)から42チームが登録した。 9チームが実験結果を提出した。 参加者は、機能ベースの従来の機械学習からニューラルネットワーク技術まで、さまざまな機械学習手法を使用した。 最高のパフォーマンスシステムはFスコアの0.90を達成し、BERTベースのアプローチが他の機械学習技術よりも優れていることを示した。

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