Views
No views yet
10FactCheck ialah model Bahasa Melayu yang dilatih untuk multi-label classification — mengenal pasti 10 kriteria utama dalam penilaian fakta sesuatu maklumat atau berita tular. Ia berguna untuk proses semakan fakta automatik dalam konteks Malaysia.| Label | Maksud |
|---|---|
has_fact_value | Adakah maklumat ini bernilai untuk semakan fakta? |
causes_confusion | Adakah boleh menyebabkan kekeliruan? |
causes_chaos | Adakah boleh mencetuskan huru-hara? |
affects_government | Adakah berkait dengan kerajaan/pentadbiran? |
impacts_economy | Adakah memberi impak ekonomi segera? |
breaks_law | Adakah melanggar undang-undang? |
public_interest | Adakah dalam kepentingan awam? |
life_threatening | Adakah membahayakan nyawa? |
already_viral | Adakah sudah tular? |
time_sensitive | Adakah perkara ini perlu disemak segera? |
rmtariq/ft-Malay-bertCheckFakta10.csv (berita viral + kolum manual dari pemerhati fakta)1from transformers import pipeline
2
3classifier = pipeline("text-classification", model="rmtariq/10factcheck", tokenizer="rmtariq/10factcheck", top_k=None, function_to_apply="sigmoid")
4
5text = "Kenyataan ini tular di media sosial dan berk