Detection and Identification of Fake News: Binary Content Classification with Pre-trained Language Models

URN zum Zitieren dieses Dokuments:: urn:nbn:de:bvb:355-epub-449597
DOI zum Zitieren dieses Dokuments:: 10.5283/epub.44959

Schütz, Mina

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Veröffentlichungsdatum dieses Volltextes: 18 Apr 2021 13:29

Details

Dokumentenart:	Buchkapitel
ISBN:	978-3-86488-172-5
Open Access Art:	Individueller Autorenvertrag
Buchtitel:	Information between Data and Knowledge
Verlag:	Werner Hülsbusch
Ort der Veröffentlichung:	Glückstadt
Sonstige Reihe:	Schriften zur Informationswissenschaft
Band:	74
Seitenbereich:	S. 422-431
Datum:	2021
Zusätzliche Informationen (Öffentlich):	Gerhard Lustig Award Papers
Institutionen:	Sprach- und Literatur- und Kulturwissenschaften > Institut für Information und Medien, Sprache und Kultur (I:IMSK) > Lehrstuhl für Medieninformatik (Prof. Dr. Christian Wolff) Informatik und Data Science > Lehrstuhl für Medieninformatik (Prof. Dr. Christian Wolff)
Stichwörter / Keywords:	fake news; fake news detection; BERT; transformer; pre-trained language model; binary classification
Dewey-Dezimal-Klassifikation:	000 Informatik, Informationswissenschaft, allgemeine Werke > 020 Bibliotheks- und Informationswissenschaft
Status:	Veröffentlicht
Begutachtet:	Ja, diese Version wurde begutachtet
An der Universität Regensburg entstanden:	Nein
Dokumenten-ID:	44959

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Fake news has emerged as a critical problem for society and professional journalism. Many individuals consume their news via online media, such as social networks and news websites. Therefore, the demand for automatic fake news detection is increasing. There is still no agreed upon definition for fake news, since it can include various concepts, such as clickbait, propaganda, satire, hoaxes, and ...

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