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dc.creatorAmjad, Maaz
dc.creatorSidorov, Grigori
dc.creatorZhila, Alisa
dc.creatorGómez Adorno, Helena
dc.creatorVoronkov, Ilia
dc.creatorGelbukh, Alexander
dc.date.accessioned2025-10-25T01:16:30Z
dc.date.available2025-10-25T01:16:30Z
dc.date.issued2020-01-01
dc.identifier.urihttps://repositorio.tic.unam.mx/handle/123456789/4027
dc.descriptionArtículo académico que presenta un nuevo corpus para la detección de noticias falsas en idioma urdu, compuesto por 900 artículos verificados manualmente (500 reales y 400 falsos) y organizados en cinco temas: negocios, salud, espectáculos, deportes y tecnología. Se estableció una clasificación de referencia usando n-gramas y clasificadores como AdaBoost, logrando F1Fake = 0.87 y F1Real = 0.90, con el objetivo de facilitar futuras investigaciones en detección automática de noticias falsas en urdu.
dc.publisherIOS Press
dc.subjectAprendizaje automático (Machine learning)
dc.subject.classificationCiencias Físico Matemáticas y de la Ingenierías
dc.titleBend the truth': Benchmark dataset for fake news detection in Urdu language and its evaluation
dc.typeArtículo académico
dcterms.provenanceUniversidad Nacional Autónoma de México. Instituto de Investigaciones en Matemáticas Aplicadas y en Sistemas
dc.subject.keywordsFake news detection
dc.subject.keywordsUrdu corpus
dc.subject.keywordsLanguage resources
dc.subject.keywordsBenchmark dataset
dc.subject.keywordsClassification
dc.subject.keywordsMachine learning
dc.subject.keywordsDetección de noticias falsas
dc.subject.keywordsCorpus en urdu
dc.subject.keywordsRecursos lingüísticos
dc.subject.keywordsConjunto de datos de referencia
dc.subject.keywordsClasificación
dc.subject.keywordsAprendizaje automático
dc.identifier.urlhttps://doi.org/10.3233/JIFS-179905
dc.identifier.bibliographiccitationAmjad, M., Sidorov, G., Zhila, A., Gómez-Adorno, H., Voronkov, I., & Gelbukh, A. (2020). “Bend the truth”: A benchmark dataset for fake news detection in Urdu and its evaluation. Journal of Intelligent & Fuzzy Systems, 39(2), 2457–2469. https://doi.org/10.3233/JIFS-179905
dcterms.memberofProcesamiento del Lenguaje Natural (PLN)


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