다양한 뉴스데이터를 이용한 자연어 처리모델 성능 비교

Hyunwoo Ko; Jun Kwon Hwangbo

doi:10.6109/jkiice.2023.27.4.571

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저자정보: Hyunwoo Ko (My Paul School) Jun Kwon Hwangbo (My Paul School)

저널정보: 한국정보통신학회 한국정보통신학회논문지 한국정보통신학회논문지 제27권 제4호

발행연도: 2023.4

수록면: 571 - 574 (4page)

DOI: 10.6109/jkiice.2023.27.4.571

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Natural Language Processing is one of the fields that attracts a lot of attention in deep learning, and with the introduction of transformer-based GPT[1] and BERT[2], it is showing tremendous performance improvement. In this paper, we compared and analyzed the performance of word embedding, neural network, and pre-trained language model, dependent othe model and data type of the news. ISOT, Kaggle, and Politifact datasets were used for fake news dataset as a result, BERT showed best performance in this study, however in Politifact Dataset, it showed relatively poor performance. We analyzed the structure of dataset and from the model perspectives to find out the reason why the performance differences were occurred.

#performance comparison #NLP #fake news classification #dataset analysis

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A. Radford, K. Narasimhan, T. Salimans, and I. Sutskever. (2018). Improving language understanding by generative pre-training [Internet]. Available: https://www.cs.ubc.ca/~amuham01/LING530/papers/radford2018improving.pdf.

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N. Grinberg, K. Joseph, L. Friedland, B. Swire-Thompson, and D. Lazer, “Fake news on Twitter during the 2016 US presidential election,” Science, vol. 363, no. 6425, pp. 374-378, Jan. 2019. DOI: 10.1126/science.aau2706.

I. Ahmad, M. Yousaf, S. ousaf, and M. O. Ahmad, “Fake news detection using machine learning ensemble methods,” Complexity, vol. 2020, pp. 1-11, Oct. 2020. DOI: 10.1155/2020/8885861.

J. Thorne, M. Chen, G. Myrianthous, J. Pu, X. Wang, and A. Vlachos, “Fake news detection using stacked ensemble of classifiers,” EMNLP 2017 - 2nd Workshop on Natural Language Processing Meets Journalism, NLPmJ 2017 - Proceedings of the Workshop, Copenhage

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