Xlm Roberta Base Fake News Detection Tl

🚀 タガログのフェイクニュース検出モデル

このプロジェクトは、XLM - RoBERTaベースモデルを使用して、タガログ/フィリピン語のフェイクニュース検出モデルを実装しています。精度は**95.46%**です。

🚀 クイックスタート

このモデルは、タガログやフィリピン語のフェイクニュースを高精度に検出するために開発されました。以下に、モデルの概要や性能指標を紹介します。

✨ 主な機能

• タガログ/フィリピン語のフェイクニュースを検出する。
• 高精度な分類性能を持ち、精度は95.46%に達する。

📚 ドキュメント

データセット

• 総サンプル数: 18,522件
• 構成: 真のニュースとフェイクニュースが50/50に分割
• 言語: フィリピン語、英語

データセット分割

• トレーニングセット: ~12,968件
• 検証セット: ~2,784件
• テストセット: ~2,770件

（評価セットにおける）性能指標

• 精度: 95.46%
• F1スコア: 95.40%
• 適合率: 95.40%
• 再現率: 95.40%

データソース

このモデルは、2つの主要なデータソースからの統合データセットでトレーニングされました。

1. Fake News Filipino Dataset

   • 使用された行数: 3,206行

2. Philippine Fake News Corpus

   • 利用可能な22,458行のうち、15,312行が使用されました。