Performance Evaluation of Transformer-based NLP Models on Fake News Detection Datasets
Notice bibliographique
Résumé
Fake news has the potential to have catastrophic effects because it is increasingly concerning how it spreads on social media.To identify fake news, various machine learning (ML) techniques have been proposed in recent times.Due to the lack of available research on the performance of various transformer models using datasets that contain data samples from a wide variety of domains, it is essential to increase the research in this field.Hence, this research investigates the performance of various suitable machine learning algorithms implementations on three fake news datasets: LIAR, FNC-1 and Balanced Dataset for Fake News Analysis.Some pre-trained transformer language models, BERT, RoBERTa, ALBERT and DistilBERT, were chosen for this research.The performance of the models utilized in the experiments was consistent across all datasets of varying sizes.The results from the experiments conducted indicated that RoBERTa is the best performing model across all datasets.The results also indicated that DistilBERT trains in half the time required by the other three models.RoBERTa obtained an accuracy of 69% when trained on the LIAR dataset.DistilBERT trained a single epoch within 3.5 minutes, which is significantly faster than what time the other three variants needed to train, 7 minutes.The performance evaluation and the analysis obtained from the results help the research community to advance the investigation and explore insights on fake news detection.i
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».