Ethiopian Fake News: Cutting-Edge Approaches to Combat Fake News in Under-Resourced Languages Using Explainable AI

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内容提要

该研究探讨了在资源匮乏语言中检测假新闻的有效性,提出结合社交背景和新闻内容特征的方法。研究表明,集成学习方法在假新闻检测中表现最佳,F1分数达到0.99,提升了低资源语言环境下的假新闻识别能力。

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