Item type |
SIG Technical Reports(1) |
公開日 |
2019-02-19 |
タイトル |
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タイトル |
画像付きフェイクニュースとジョークニュースの検出・分類に向けた機械学習モデルの検討 |
言語 |
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言語 |
jpn |
キーワード |
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主題Scheme |
Other |
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主題 |
機械学習 |
資源タイプ |
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資源タイプ識別子 |
http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh |
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資源タイプ |
technical report |
著者所属 |
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電気通信大学 |
著者所属 |
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電気通信大学 |
著者所属 |
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電気通信大学 |
著者所属 |
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電気通信大学 |
著者所属(英) |
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UEC |
著者所属(英) |
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en |
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UEC |
著者名 |
柳, 裕太
田原, 康之
大須賀, 昭彦
清, 雄一
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論文抄録 |
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内容記述タイプ |
Other |
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内容記述 |
SNS の発展によりあらゆる情報入手が容易になった反面,故意に作成された虚偽の情報であるフェイクニュースが社会問題になっている.特に画像と併せて発信されたものは,テキストのみならず画像と併せた分析アプローチが有効である.既にテキスト ・ 画像を CNN によって分析して真偽を判定する自動判別モデルが提案されているものの,ジョークとしての嘘情報と人を欺くための嘘情報が区別されていない.本研究では,正しい情報 ・ ジョーク情報 ・ 人を欺くための情報の 3 カテゴリを分類することで,より画像つきフェイクニュースの検出精度を向上させることを目指した.実験結果,3 カテゴリでもマクロ F 値が 0.93 と良好な結果を示した. |
書誌レコードID |
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収録物識別子タイプ |
NCID |
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収録物識別子 |
AA11135936 |
書誌情報 |
研究報告知能システム(ICS)
巻 2019-ICS-193,
号 11,
p. 1-8,
発行日 2019-02-19
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ISSN |
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収録物識別子タイプ |
ISSN |
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収録物識別子 |
2188-885X |
Notice |
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SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc. |
出版者 |
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言語 |
ja |
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出版者 |
情報処理学会 |