解釈性のあるフェイクニュース検出器の実装と評価
書誌事項
- タイトル別名
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- Implementation and Evaluation of an Interpretable Fake News Detector
抄録
<p>読者が自分自身でニュースの信憑性を評価できるためには、解釈性はフェイクニュース検出器の重要な要素である。GranikとMesyurによって提案されたナイーブベイズに基づくフェイクニュース検出モデルを実装し、LIARデータセットを使用して、再現率、ストップワードの影響、および解釈性の観点から評価した。 再現率は不均衡なデータの影響を受け、ストップワードを排除しても精度は向上せず、わずかに悪化した。いくつかの確率の高い単語は、フェイクニュースの要因として解釈可能であるが、フェイクニュースの手掛かりとしては、より長いフレーズを考慮する方がよいことが明らかになった。</p>
収録刊行物
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- 人工知能学会全国大会論文集
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人工知能学会全国大会論文集 JSAI2019 (0), 3Rin237-3Rin237, 2019
一般社団法人 人工知能学会
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詳細情報 詳細情報について
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- CRID
- 1390282763118533120
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- NII論文ID
- 130007658782
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- 本文言語コード
- ja
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- データソース種別
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- JaLC
- CiNii Articles
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- 抄録ライセンスフラグ
- 使用不可