Fake News Detection

🚀 フェイクニュース検出モデル

このモデルは、ニュース記事のテキスト内容に基づいて、それが本物か偽物かを分類するように設計されています。カスタムのニュース記事データセットでファインチューニングされたBERTベースのトランスフォーマーモデル (bert-base-uncased) を使用しており、与えられた記事が偽物か本物かを高精度で予測します。

🚀 クイックスタート

このモデルを使用するには、Hugging Face Inference APIを介して対話するか、Pythonベースのアプリケーションに統合することができます。

基本的な使用法

import requests

url = "https://api-inference.huggingface.co/models/your-username/fake-news-bert"
headers = {"Authorization": "Bearer YOUR_HUGGINGFACE_API_KEY"}
payload = {"inputs": "The news article content here"}

response = requests.post(url, headers=headers, json=payload)
prediction = response.json()

print(f"Prediction: {prediction}")

✨ 主な機能

• ニュース記事のテキスト内容に基づいて、本物または偽物として分類することができます。
• BERTベースのトランスフォーマーモデルを使用して、高精度で予測を行います。

📦 インストール

ドキュメントに具体的なインストール手順が記載されていないため、このセクションをスキップします。

📚 ドキュメント

モデル概要

このモデルは、ニュース記事のテキスト内容に基づいて、それが本物か偽物かを分類するように設計されています。カスタムのニュース記事データセットでファインチューニングされたBERTベースのトランスフォーマーモデル (bert-base-uncased) を使用しており、与えられた記事が偽物か本物かを高精度で予測します。

使用データセット

このモデルは、以下を含むさまざまなデータセットでトレーニングされています。

• フェイクニュースデータセット：「偽」または「本物」の分類が付けられたラベル付きのニュース記事が含まれています。
• ニュース記事データセット：トレーニングと検証に使用されるニュース記事のコレクションです。

言語

このモデルは主に英語のニュース記事で動作しますが、適切なデータを用いることで他の言語に拡張することができます。

評価指標

このモデルの性能は、以下の指標で評価されています。

モデル詳細

🔧 技術詳細

ドキュメントに具体的な技術詳細が記載されていないため、このセクションをスキップします。

📄 ライセンス

このモデルは、Apache 2.0 License の下でライセンスされています。