Ідентифікація fake news за допомогою нейронних мереж

Вантажиться...
Ескіз

Дата

2023

Назва журналу

Номер ISSN

Назва тому

Видавець

Анотація

Дипломнa робота: 88 с., 14 рис., 9 табл.,3 додатки, 17 джерел. Робота спрямована на вирішення зростаючого занепокоєння щодо поширення фейкових новин та їхнього потенційного впливу на громадську думку, соціальний дискурс і демократичні процеси. Використовуючи нейронні мережі, запропоновано рішення автоматизованого виявлення фейкових новин, що є внеском у ширшу сферу виявлення та запобігання дезінформації. Об’єкт дослідження – класифікація текстових новин на предмет дезінформації. Мета роботи – створити якісне рішення для швидкої ідентифікації fake news. Ця робота робить цінний внесок у сферу ідентифікації фейкових новин, використовуючи можливості нейронних мереж. У ній детально описано використану методологію та представлено багатообіцяючі результати. У роботі визнаються потенційні обмеження і відкриваються шляхи для майбутніх досліджень. Однак ефективність запропонованого підходу тільки виграє від подальшої перевірки та порівняння з альтернативними методами, щоб встановити його перевагу у виявленні фейкових новин у різних контекстах і мовах.

Опис

Ключові слова

нейронні мережі, рекурентні нейронні мережі, класифікація, довга короткочасна пам’ять, networks, recurrent neural networks, classification, long short-term memory

Бібліографічний опис

Шафорост, А. С. Ідентифікація fake news за допомогою нейронних мереж : дипломна робота ... бакалавра : 122 Комп'ютерні науки / Шафорост Анна Сергіївна. – Київ, 2023. – 88 с.

DOI