Fake News Classification using BLSTM with Glove Embedding

2023

Жабық қол жеткізу Метадеректер (CSL-JSON)
DOI 10.1109/icecco58239.2023.10147150
Деректер сенімділігі 70 орташа
Бұл баға қалай есептеледі

Ол жазбаның өзінің тексерілетін белгілерінен құралады: мақаланың DOI-і бар ма, оның деректерін қанша тәуелсіз дереккөз растады, міндетті өрістер толтырылған ба және соңғы растау қаншалықты жаңа. Дереккөздер арасындағы алшақтық пен идентификатордың болмауы бағаны төмендетеді. 80-нен бастап мән жазбаның қосымша тексерусіз жарияланғанын, 60-тан 79-ға дейін — оның сенімділігі төмен күйде жарияланғанын және қолмен тексеру ұсынылатынын білдіреді. Редактор қолмен тексерген жазбаны қайта есептеу 90-нан төмен түсірмейді. Бұл — мақаланың өзіне емес, ол туралы деректерімізге берілген баға.

Аңдатпа

Considering the extensive utilization of social media platforms, false information is more likely to spread rapidly among users. With the surge of user-generated content, a significant amount of the information being shared is in-accurate and has no connection to reality. It can be chal-lenging to automatically identify and verify the accuracy of textual content. This research project aims to employ B-LSTM deep learning model with dynamic and static pre-trained embeddings to classify news datasets utilizing three fake news benchmarking datasets.