Система виявлення фейкових новин з використанням методів машинного навчання
Вантажиться...
Дата
2025
Науковий керівник
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
КПІ ім. Ігоря Сікорського
Анотація
Система виявлення фейкових новин з використанням методів машинного навчання. Проєкт містить 68 с. тексту, 22 рисунки, 1 таблицю, посилання на 15 літературних джерел, додатки та 4 конструкторські документи.
Об'єктом дослідження є інформаційна система для автоматичного виявлення фейкових новин на основі аналізу текстових даних. Метою роботи є підвищення точності автоматичної класифікації новин на достовірні та фейкові за допомогою сучасних методів машинного навчання. У дипломному проєкті розроблено та порівняно ефективність класичних моделей (Naive Bayes, Logistic Regression, SVM, Random Forest) і нейронних мереж (LSTM, GRU, Bi-LSTM) для задачі виявлення фейкових новин. Реалізовано повний цикл обробки даних: очищення тексту, векторизація (TF-IDF), токенізація, підготовка до навчання та оцінювання результатів за допомогою метрик точності, повноти та F1-міри. Також було розроблено зручний вебінтерфейс для взаємодії користувача з системою. Результати дипломного проєкту можуть бути використані в медіасервісах, агрегаторах новин або фактчекінгових платформах для автоматичного попереднього фільтрування потенційно фейкової інформації.
Опис
Ключові слова
фейкові новини, машинне навчання, класифікація тексту, векторизація, обробка природної мови, нейронні мережі, Байєсів класифікатор, логістична регресія, випадкові ліси, fake news, machine learning, text classification, vectorization, natural language processing, neural networks, TF-IDF, LSTM, SVM, Naive Bayes classifier, logistic regression, Bi-LSTM, GRU, random forest
Бібліографічний опис
Мельникова, К. О. Система виявлення фейкових новин з використанням методів машинного навчання : дипломний проєкт ... бакалавра : 126 Інформаційні системи та технології / Мельникова Катерина Олександрівна. – Київ, 2025. – 74 с.