Ідентифікація fake news за допомогою нейронних мереж
Вантажиться...
Дата
2023
Автори
Науковий керівник
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.