Otwarty dostęp

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
Profil Orcid
Wyszukaj tego autora
Sciendo|Google Scholar
An, Ruopeng
, 
Quinlan Batcheller

Quinlan Batcheller

Brown School, Washington University in St. LouisMissouri, United States
Wyszukaj tego autora
Sciendo|Google Scholar
Batcheller, Quinlan
, 
Junjie Wang

Junjie Wang

Department of kinesiology and health promotion, Dalian University of TechnologyDalian, China
Wyszukaj tego autora
Sciendo|Google Scholar
Wang, Junjie
 oraz 
Yuyi Yang

Yuyi Yang

Brown School, Washington University in St. LouisMissouri, United States
Wyszukaj tego autora
Sciendo|Google Scholar
Yang, Yuyi
  
25 sie 2023
Build neural network models to identify and correct news headlines exaggerating obesity-related scientific findings's Cover Image
O artykule
Poprzedni artykuł
Następny artykuł
Zacytuj
Pobierz okładkę
Kategoria artykułu: Research Notes
Data publikacji: 25 sie 2023
Zakres stron: 88 - 97
Otrzymano: 10 lut 2023
Przyjęty: 27 maj 2023
DOI: https://doi.org/10.2478/jdis-2023-0014
Słowa kluczowe
© 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
Język:
Angielski
Częstotliwość wydawania:
4 razy w roku
Dziedziny czasopisma:
Informatyka, Technologia informacyjna, Zarządzenie projektami, Bazy danych i eksploracja danych
Kanał RSS czasopisma