Система аналізу медіа-контенту з метою виявлення фейкових новин
Вантажиться...
Дата
2024
Автори
Науковий керівник
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
КПІ ім. Ігоря Сікорського
Анотація
В даному бакалаврському дипломному проєкті були досліджені сучасні методи вирішення задачі класифікації фейкових новин, а також виявлені їх переваги та недоліки для застосування в контексті української мови. В ході роботи був самостійно сформований набір даних, що містить україномовні новини. На цьому наборі даних була натренована модель глибокого навчання, що базується на архітектурі RoBERTa. Результатом роботи є система аналізу-медіа контенту з метою виявлення фейкових новин, яка реалізує збір, обробку та аналіз даних з веб-ресурсів. Програмний продукт був розроблений на мові Python.
Опис
Ключові слова
фейкові новини, машинне навчання, нейронна мережа, аналіз даних, датасет, fake news, machine learning, neural network, data analysis, dataset, python, RoBERTa
Бібліографічний опис
Терещенко, Я. Д. Система аналізу медіа-контенту з метою виявлення фейкових новин : дипломний проєкт ... бакалавра : 121 Інженерія програмного забезпечення / Терещенко Ярослав Дмитрович. - Київ, 2024. - 127 с.