Kullanım Kılavuzu
Neden sadece 3 sonuç görüntüleyebiliyorum?
Sadece üye olan kurumların ağından bağlandığınız da tüm sonuçları görüntüleyebilirsiniz. Üye olmayan kurumlar için kurum yetkililerinin başvurması durumunda 1 aylık ücretsiz deneme sürümü açmaktayız.
Benim olmayan çok sonuç geliyor?
Birçok kaynakça da atıflar "Soyad, İ" olarak gösterildiği için özellikle Soyad ve isminin baş harfi aynı olan akademisyenlerin atıfları zaman zaman karışabilmektedir. Bu sorun tüm dünyadaki atıf dizinlerinin sıkça karşılaştığı bir sorundur.
Sadece ilgili makaleme yapılan atıfları nasıl görebilirim?
Makalenizin ismini arattıktan sonra detaylar kısmına bastığınız anda seçtiğiniz makaleye yapılan atıfları görebilirsiniz.
 Görüntüleme 16
Developing a fake news identification model with advanced deep languagetransformers for Turkish COVID-19 misinformation data
2022
Dergi:  
Turkish Journal of Electrical Engineering and Computer Science
Yazar:  
Özet:

The massive use of social media causes rapid information dissemination that amplifies harmful messages such as fake news. Fake-news is misleading information presented as factual news that is generally used to manipulate public opinion. In particular, fake news related to COVID-19 is defined as 'infodemic' by World Health Organization. An infodemic is a misleading information that causes confusion which may harm health. There is a high volume of misinformation about COVID-19 that causes panic and high stress. Therefore, the importance of development of COVID-19 related fake news identification model is clear and it is particularly important for Turkish language from COVID-19 fake news identification point of view. In this article, we propose an advanced deep language transformer model to identify the truth of Turkish COVID-19 news from social media. For this aim, we first generated Turkish COVID-19 news from various sources as a benchmark dataset. Then we utilized five conventional machine learning algorithms (i.e. Naive Bayes, Random Forest, K-Nearest Neighbor, Support Vector Machine, Logistic Regression) on top of several language preprocessing tasks. As a next step, we used novel deep learning algorithms such as Long ShortTerm Memory, Bi-directional Long-Short-Term-Memory, Convolutional Neural Networks, Gated Recurrent Unit and Bi-directional Gated Recurrent Unit. For further evaluation, we made use of deep learning based language transformers, i.e. Bi-directional Encoder Representations from Transformers and its variations, to improve efficiency of the proposed approach. From the obtained results, we observed that neural transformers, in particular Turkish dedicated transformer BerTURK, is able to identify COVID-19 fake news in 98.5% accuracy.

Anahtar Kelimeler:

2022
Yazar:  
0
2022
Yazar:  
Atıf Yapanlar
Bilgi: Bu yayına herhangi bir atıf yapılmamıştır.
Benzer Makaleler








Turkish Journal of Electrical Engineering and Computer Science

Alan :   Mühendislik

Dergi Türü :   Uluslararası

Metrikler
Makale : 2.879
Atıf : 1.402
2023 Impact/Etki : 0.016
Turkish Journal of Electrical Engineering and Computer Science