Fake News Detection
Fake news detection is a natural-language-processing classification task that assesses the credibility of news text and labels content as fake or genuine. Building on the social-media framing of Shu et al. (2017) and the automated-fact-checking framing of Thorne and Vlachos (2018), it turns unstructured news articles into a supervised credibility decision learned from labelled examples.
Bronrecord
Citaten letterlijk overgenomen uit het bronrecord van de methode. Hieruit wordt geen verificatie op claimniveau afgeleid.
- Shu, K. et al. (2017). Fake News Detection on Social Media. ACM SIGKDD. · URL
- Thorne, J. & Vlachos, A. (2018). Automated Fact Checking. COLING. · URL
Gecureerde claims
Claims opgeslagen in het bewijsregister, elk met zijn eigen beoordeling.
Deze weergave verzint geen claimbeoordeling als het register er geen heeft.
Gerelateerde methoden
Gegenereerd uit de methodegraaf en getoond als machinaal voorgestelde relaties — er wordt geen bewijsclaim afgeleid.