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Build neural network models to identify and correct news headlines exaggerating obesity-related scientific findings

Ruopeng An

Ruopeng An

Brown School, Washington University in St. LouisMissouri, United States
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An, Ruopeng
, 
Quinlan Batcheller

Quinlan Batcheller

Brown School, Washington University in St. LouisMissouri, United States
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Batcheller, Quinlan
, 
Junjie Wang

Junjie Wang

Department of kinesiology and health promotion, Dalian University of TechnologyDalian, China
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Wang, Junjie
 e 
Yuyi Yang

Yuyi Yang

Brown School, Washington University in St. LouisMissouri, United States
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Yang, Yuyi
  
25 ago 2023
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Categoria dell'articolo: Research Notes
Pubblicato online: 25 ago 2023
Pagine: 88 - 97
Ricevuto: 10 feb 2023
Accettato: 27 mag 2023
DOI: https://doi.org/10.2478/jdis-2023-0014
Parole chiave
© 2023 Ruopeng An et al., published by Sciendo
This work is licensed under the Creative Commons Attribution 4.0 International License.

ROUGE scores of the baseline and the three fine-tuned generative language models_

Model rouge1 rouge2 rougeL rougeLsum
Baseline 0.311 0.113 0.253 0.253
BART 0.447 0.221 0.402 0.402
PEGASUS 0.337 0.145 0.276 0.276
T5 0.403 0.188 0.360 0.360
Lingua:
Inglese
Frequenza di pubblicazione:
4 volte all'anno
Argomenti della rivista:
Informatica, Tecnologia informatica, Project Management, Base dati e data mining
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