UrduFake@FIRE2020: 乌尔都语假新闻识别共享任务
计算与语言
2022-07-27 v1
摘要
本文概述了 FIRE 2020 上首个关于乌尔都语假新闻检测的共享任务。这是一个二分类任务，目标是利用由 900 篇标注新闻文章用于训练和 400 篇新闻文章用于测试的数据集来识别假新闻。该数据集包含五个领域的新闻：(i) 健康，(ii) 体育，(iii) 娱乐，(iv) 科技，以及 (v) 商业。来自 6 个不同国家（印度、中国、埃及、德国、巴基斯坦和英国）的 42 支队伍注册了该任务。9 支队伍提交了实验结果。参与者使用了从基于特征的传统机器学习到神经网络技术的多种机器学习方法。性能最佳的系统达到了 0.90 的 F 值，表明基于 BERT 的方法优于其他机器学习分类器。
引用
@article{arxiv.2207.12406,
title = {UrduFake@FIRE2020: Shared Track on Fake News Identification in Urdu},
author = {Maaz Amjad and Grigori Sidorov and Alisa Zhila and Alexander Gelbukh and Paolo Rosso},
journal= {arXiv preprint arXiv:2207.12406},
year = {2022}
}
备注
arXiv admin note: substantial text overlap with arXiv:2207.11893