基于 Web 的印尼语点击诱饵标题检测应用：使用 IndoBERT
计算与语言
2021-02-23 v1 人工智能
摘要
随着印尼语在线新闻中点击诱饵的增多，有价值的新闻报道有时被埋没于诱饵新闻之中。亟需一个可靠且轻量的工具随时检测此类点击诱饵。利用最先进的自然语言处理模型 BERT，我们开发了一个基于 RESTful API 的应用。本研究将训练模型所需的计算资源卸载至云服务器，而客户端应用仅需向 API 发送请求，其余由云服务器处理。我们提出设计并开发了一个基于 Web 的应用，使用 IndoBERT 作为语言模型检测印尼语点击诱饵。文中讨论了该应用的使用，其已公开可用，平均 ROC-AUC 性能为 89%。
引用
@article{arxiv.2102.10601,
title = {Web-based Application for Detecting Indonesian Clickbait Headlines using IndoBERT},
author = {Muhammad Noor Fakhruzzaman and Sie Wildan Gunawan},
journal= {arXiv preprint arXiv:2102.10601},
year = {2021}
}
备注
10 pages