Математичне та програмне забезпечення підсистеми виявлення фейкових новин
Вантажиться...
Дата
2023
Автори
Науковий керівник
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
КПІ ім. Ігоря Сікорського
Анотація
Дипломну роботу виконано на 68 аркушах, вона містить 2 додатки та перелік посилань на використані джерела з 20 найменувань. У роботі наведено 23 рисунків та 3 таблиці.
Метою даної дипломної роботи є розробка математичних та програмних засобів для розпізнавання фейкової інформації в текстових даних. У роботі проведено аналіз різних моделей машинного навчання, включаючи логістичну регресію, наївний класифікатор Баєса, нейромережі з використанням згорткових (CNN), рекурентних (RNN) та довготривалих (LSTM) шарів. Також були розглянуті різні методи векторизації тексту, зокрема Bag of Words, TF-IDF, Word2Vec та GloVe.
У процесі роботи було порівняно ефективність цих моделей та методів векторизації такими метриками, як accuracy, precision, recall, f1-score. Для кожної моделі були розроблені та налаштовані відповідні алгоритми навчання. Здійснено тестування розроблених систем з використанням реальних наборів даних з відкритих джерел (Kaggle), що містили фейкову та правдиву інформацію.
Отримані результати підтверджують ефективність використання машинного навчання для розпізнавання фейкової інформації, зокрема LSTM, який в результаті показав точність 94,5%. Результати цієї роботи можуть бути використані для подальшого вдосконалення та розробки подібних систем.
Опис
Ключові слова
фейкова інформація, машинне навчання, логістична регресія, наївний класифікатор Баєса, нейромережі, CNN, RNN, LSTM, векторизація тексту, TF-IDF, Word2Vec, GloVe
Бібліографічний опис
Довгаль, Є. О. Математичне та програмне забезпечення підсистеми виявлення фейкових новин : дипломна робота … бакалавра : 113 Прикладна математика / Довгаль Єва Олександрівна. – Київ, 2023. – 85 с.