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Albert Base V2 Fakenews Discriminator
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Albert Base V2 Fakenews Discriminator

XSYによって開発
ALBERT-base-v2を微調整した偽ニュース分類モデルで、偽ニュースと真のニュースを正確に区別できます。
テキスト分類
Transformers
オープンソースライセンス:Apache-2.0#ニュースの真実性検証#高い正解率の分類#テキスト内容の鑑別
ダウンロード数 6,257
リリース時間 : 3/2/2022

モデル概要

このモデルは、ALBERTアーキテクチャを使用して、偽ニュースと真のニュースのデータセットで微調整され、ニュースのタイトルからニュースの真実性を判断するために特別に設計されており、正解率は97.58%に達します。

モデル特徴

高い正解率
評価セットで97.58%の分類正解率を達成します。
軽量モデル
ALBERTアーキテクチャに基づいており、従来のBERTモデルよりもパラメータ効率が高いです。
タイトルレベルの検出
ニュースの全文ではなく、タイトルだけで真実性を判断できます。

モデル能力

テキスト分類
偽ニュース検出
コンテンツの真実性検証

使用事例

ニュースメディア
ニュース審査
プラットフォーム上の偽ニュースコンテンツを自動的に選別します。
人手による審査の負担を軽減できます。
ソーシャルメディア
コンテンツフィルタリング
ソーシャルメディアの投稿のうち、偽りの可能性があるものをマークします。
プラットフォームのコンテンツ品質を向上させます。
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