論文の概要: The effect of stemming and lemmatization on Portuguese fake news text classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.11344v1
• Date: Tue, 17 Oct 2023 15:26:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-18 15:20:59.121686
• Title: The effect of stemming and lemmatization on Portuguese fake news text classification
• Title（参考訳）: ポルトガルの偽ニューステキスト分類におけるステミングと補綴の効果
• Authors: Lucca de Freitas Santos, Murilo Varges da Silva
• Abstract要約: インターネット、スマートフォン、ソーシャルメディアの普及に伴い、情報は迅速かつ容易に拡散されている。 情報の流れが大きくなって、偽情報や偽ニュースを広めようとしている人もいる。 いくつかのテクニックは、テキストデータを扱うときに良い結果に達するのに役立ちます。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: With the popularization of the internet, smartphones and social media, information is being spread quickly and easily way, which implies bigger traffic of information in the world, but there is a problem that is harming society with the dissemination of fake news. With a bigger flow of information, some people are trying to disseminate deceptive information and fake news. The automatic detection of fake news is a challenging task because to obtain a good result is necessary to deal with linguistics problems, especially when we are dealing with languages that not have been comprehensively studied yet, besides that, some techniques can help to reach a good result when we are dealing with text data, although, the motivation of detecting this deceptive information it is in the fact that the people need to know which information is true and trustful and which one is not. In this work, we present the effect the pre-processing methods such as lemmatization and stemming have on fake news classification, for that we designed some classifier models applying different pre-processing techniques. The results show that the pre-processing step is important to obtain betters results, the stemming and lemmatization techniques are interesting methods and need to be more studied to develop techniques focused on the Portuguese language so we can reach better results.
• Abstract（参考訳）: インターネット, スマートフォン, ソーシャルメディアの普及に伴い, 情報を迅速かつ容易に広めることによって, 世界の情報トラフィックが増大しつつあるが, 偽ニュースの普及によって社会に悪影響を及ぼす問題がある。 情報の流れが大きくなり、偽情報や偽ニュースを広めようとしている人もいる。 The automatic detection of fake news is a challenging task because to obtain a good result is necessary to deal with linguistics problems, especially when we are dealing with languages that not have been comprehensively studied yet, besides that, some techniques can help to reach a good result when we are dealing with text data, although, the motivation of detecting this deceptive information it is in the fact that the people need to know which information is true and trustful and which one is not. 本研究では,葉書化や造語などの前処理手法が偽ニュース分類に与える影響を考察し,異なる前処理手法を適用した分類器モデルを設計した。 その結果,より優れた結果を得るためには,前処理ステップが重要であり,ステムと補間技術は興味深い手法であり,より優れた結果を得るためにはポルトガル語に焦点をあてた技術を開発するためにより研究する必要があることがわかった。

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