وقد رافق انتشار Covid-19 بمعلومات مفاجئة واسعة النطاق بشأن وسائل التواصل الاجتماعي.على وجه الخصوص، شهد Twittercrive زيادة كبيرة في نشر الحقائق والأرقام المشوهة.يهدف هذا العمل الحالي إلى تحديد تغريدات بشأن CovID-19 التي تحتوي على معلومات ضارة وخاطئة.ل
قد جربنا عددا من النماذج التعلم العميقة، بما في ذلك تضمين كلمة مختلفة، مثل القفازات، إلمو، من بين أمور أخرى.حقق نموذج Bertweet أفضل درجة F1 بشكل عام من 0.881 وأمنت المرتبة الثالثة على المهمة المذكورة أعلاه.
تصف هذه الورقة النموذج الفائز في المهمة المشتركة باللغة العربية NLP4IF لمحاربة المعكرية CovID-19.الهدف من المهمة المشتركة هو التحقق من التضليل حول Covid-19 في تغريدات عربية.تم تصنيف نموذجنا المقترح الأول مع درجة F1 من 0.780 ونتيجة دقة من 0.762.تم تجر
بة مجموعة متنوعة من النماذج اللغوية المدربة المستندة إلى المحولات من خلال هذه الدراسة.يعد النموذج الأفضل سجل فرقة من نماذج عربيرت والقاعدة في عربيه، وأربرت.تتمثل إحدى النتائج الرئيسية في الدراسة في إظهار التأثير يمكن أن يكون للمعالجة المسبقة في درجة كل نموذج.بالإضافة إلى وصف النموذج الفائز، تظهر الدراسة الحالية تحليل الأخطاء.
