論文の概要: Breaking the Fake News Barrier: Deep Learning Approaches in Bangla Language

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.18766v1
• Date: Thu, 30 Jan 2025 21:41:26 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-03 14:03:39.969932
• Title: Breaking the Fake News Barrier: Deep Learning Approaches in Bangla Language
• Title（参考訳）: フェイクニュースバリアを破る - バングラ語におけるディープラーニングアプローチ
• Authors: Pronoy Kumar Mondal, Sadman Sadik Khan, Md. Masud Rana, Shahriar Sultan Ramit, Abdus Sattar, Md. Sadekur Rahman,
• Abstract要約: 本稿では,特にGRU(Gated Repetitive Unit)を用いて,バングラ方言における偽ニュースを識別する手法を提案する。 本研究の戦略は, トレンマ化, トークン化, オーバーサンプリングによる不規則な性質の傾向を含む, 集中的な情報前処理を取り入れたものである。 モデルの性能は、精度、リコール、F1スコア、精度などの信頼性の高い指標によって調査される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: The rapid development of digital stages has greatly compounded the dispersal of untrue data, dissolving certainty and judgment in society, especially among the Bengali-speaking community. Our ponder addresses this critical issue by presenting an interesting strategy that utilizes a profound learning innovation, particularly the Gated Repetitive Unit (GRU), to recognize fake news within the Bangla dialect. The strategy of our proposed work incorporates intensive information preprocessing, which includes lemmatization, tokenization, and tending to course awkward nature by oversampling. This comes about in a dataset containing 58,478 passages. We appreciate the creation of a demonstration based on GRU (Gated Repetitive Unit) that illustrates remarkable execution with a noteworthy precision rate of 94%. This ponder gives an intensive clarification of the methods included in planning the information, selecting the show, preparing it, and assessing its execution. The performance of the model is investigated by reliable metrics like precision, recall, F1 score, and accuracy. The commitment of the work incorporates making a huge fake news dataset in Bangla and a demonstration that has outperformed other Bangla fake news location models.
• Abstract（参考訳）: デジタルステージの急速な発展は、特にベンガル語を話すコミュニティにおいて、社会における確実性と判断を解消し、非真実データの分散を大いに複雑にしている。 本稿では,特にGRU(Gated Repetitive Unit)を応用して,バングラ方言における偽ニュースを認識する,興味深い戦略を提案することで,この問題に対処する。 提案する研究の戦略は, 補修, トークン化, オーバーサンプリングによる難解な性質の傾向を含む, 集中的な情報前処理を取り入れたものである。 これは58,478のパスを含むデータセットで実現されている。 GRU(Gated Repetitive Unit)に基づくデモの作成に感謝しており、注目すべき精度は94%である。 情報プランニング、番組の選択、準備、実行の評価などに含まれる手法を、集中的に解明する。 モデルの性能は、精度、リコール、F1スコア、精度などの信頼性の高い指標によって調査される。 この仕事のコミットメントは、バングラで巨大なフェイクニュースデータセットを作ることと、他のバングラのフェイクニュースロケーションモデルを上回ったデモを含む。

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