論文の概要: Utilization of Multinomial Naive Bayes Algorithm and Term Frequency
Inverse Document Frequency (TF-IDF Vectorizer) in Checking the Credibility of
News Tweet in the Philippines
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.00018v1
- Date: Tue, 30 May 2023 15:41:15 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-06-02 20:36:01.049913
- Title: Utilization of Multinomial Naive Bayes Algorithm and Term Frequency
Inverse Document Frequency (TF-IDF Vectorizer) in Checking the Credibility of
News Tweet in the Philippines
- Title（参考訳）: フィリピンにおけるニュースツイートの信頼性検証における多項ナイーブベイズアルゴリズムと項周波数逆文書周波数(tf-idfベクタライザ)の利用
- Authors: Neil Christian R. Riego and Danny Bell Villarba
- Abstract要約: 本稿では,ニュース記事の特徴抽出として,地中真理に基づくアノテーションとTF-IDFを利用する。
モデルの精度は99.46%、88.98%である。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The digitalization of news media become a good indicator of progress and
signal to more threats. Media disinformation or fake news is one of these
threats, and it is necessary to take any action in fighting disinformation.
This paper utilizes ground truth-based annotations and TF-IDF as feature
extraction for the news articles which is then used as a training data set for
Multinomial Naive Bayes. The model has an accuracy of 99.46% in training and
88.98% in predicting unseen data. Tagging fake news as real news is a
concerning point on the prediction that is indicated in the F1 score of 89.68%.
This could lead to a negative impact. To prevent this to happen it is suggested
to further improve the corpus collection, and use an ensemble machine learning
to reinforce the prediction
- Abstract（参考訳）: ニュースメディアのデジタル化は、さらなる脅威への進展とシグナルのよい指標となる。
メディア偽情報や偽ニュースはこれらの脅威の1つであり、偽情報と戦うためにはいかなる行動も取らなければならない。
本稿では,ニュース記事の特徴抽出として,基底的真理に基づくアノテーションとtf-idfを活用し,多項ベイのための学習データセットとして用いる。
このモデルはトレーニングで99.46%、見えないデータを予測するのに88.98%の精度を持つ。
偽ニュースを実ニュースとしてタグ付けすることは、F1スコア89.68%で示される予測に関する問題である。
これは悪影響をもたらす可能性がある。
これを防止するため、コーパス収集をさらに改善し、アンサンブル機械学習を用いて予測を強化することが提案されている。
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