| 基于Bert预训练模型的虚假新闻文本检测 |
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| 引用本文： | 王国泰,董晶晶,高杨,王乾.基于Bert预训练模型的虚假新闻文本检测[J].信息技术,2022(1):137-142. |
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| 作者姓名： | 王国泰 董晶晶 高杨 王乾 |
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| 作者单位： | 1.北京卫星导航中心 |
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| 摘 要： | 虚假新闻剥夺了人们获取真相的权利,也给社会和国家带来了许多危害。文中以虚假新闻文本为例,分析和验证了多种预训练语言模型在虚假新闻文本分类上的分类效果。经实验证明,相较于其他语言模型,Bert预训练语言模型取得了较好的结果,预测准确率为86.97%,召回率为88.12%,F1值为87.54%。
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| 关 键 词： | 自然语言处理 Bert 文本分类 |
Fake news text detection based on Bert pre-training model |
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| WANG Guo-tai,DONG Jing-jing,GAO Yang,WANG Qian.Fake news text detection based on Bert pre-training model[J].Information Technology,2022(1):137-142. |
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| Authors: | WANG Guo-tai DONG Jing-jing GAO Yang WANG Qian |
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| Affiliation: | (Beijing Satellite Navgation Center,Beijing 100094,China) |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | natural language processing Bert text categorization |
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