Методи виявлення фейкових новин створених на основі LLM

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorІльїн, Микола Іванович
dc.contributor.authorСеменов, Олексій Геннадійович
dc.date.accessioned2025-10-02T12:47:58Z
dc.date.available2025-10-02T12:47:58Z
dc.date.issued2024
dc.description.abstractОбсяг дипломної роботи 51 сторінки, 16 ілюстрацій, 12 таблиць, 2 додатки і 13 джерел літератури. Під час виконання роботи було запропоновано модель, на основі таких метрик тексту, як перплексія та бурстність, а також додаткових метрик: довжина тексту, кількість унікальних слів, середня довжина речень та слів. Для перевірки було зібрано дата сет з 120 записів, серед яких 90 створені моделями та 30 взятих з сайтів BBCNews та NBCNews. Тестування моделей на різних алгоритмах виявило, що для цієї задачі найкрще підходить ансамблевий алгоритм градієнтного бустингу. При тестуванні на зібраному дата сеті з новинами модель дала 92,5% точності.
dc.description.abstractotherThe volume of the thesis is 51 pages, 16 illustrations, 12 tables, 2 appendices and 13 sources of literature. During the work, was suggested model on text metrics such as perplexity and burstiness, as well as additional metrics: text length, number of unique words, average sentence length, and word length. For validation, a dataset of 120 entries was collected, including 90 generated by models and 30 taken from BBCNews and NBCNews websites. Testing the models with different algorithms revealed that an ensemble gradient boosting algorithm is the most suitable for this task. When tested on the collected news dataset, the model achieved 92.5% accuracy.
dc.format.extent58 с.
dc.identifier.citationСеменов, О. Г. Методи виявлення фейкових новин створених на основі LLM : дипломна робота ... бакалавра : 125 Кібербезпека / Семенов Олексій Геннадійович. – Київ, 2024. – 58 с.
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/76535
dc.language.isouk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорського
dc.publisher.placeКиїв
dc.subjectновини
dc.subjectLLM
dc.subjectтрансформери
dc.subjectмоделювання
dc.subjectфейки
dc.titleМетоди виявлення фейкових новин створених на основі LLM
dc.typeBachelor Thesis

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Semenow_Bakalavr.pdf
Розмір:
2.23 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
8.98 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Бакалаврські роботи (ІБ)
Бакалаврські роботи