ウルドゥ語におけるドメイン適応を用いた偽ニュース分類

この論文は、低リソース言語（ウルドゥ語）における偽ニュース検出という重要な問題に取り組んでいます。多言語モデルを直接適用することの限界を指摘し、パフォーマンスを向上させるためのドメイン適応アプローチを提案しています。特定の言語に焦点を当て、ドメイン適応の実用的な応用は、重要な貢献です。

• •低リソース言語（ウルドゥ語）における偽ニュース検出に取り組んでいます。
• •多言語モデルのパフォーマンスを向上させるためにドメイン適応を採用しています。
• •ドメイン適応されたXLM-RoBERTaの有効性を示しています。
• •低リソースNLPタスクへのドメイン適応の応用に関する洞察を提供しています。