Коломоєць, Сергій ОлексійовичМельникова, Катерина Олександрівна2025-09-242025-09-242025Мельникова, К. О. Система виявлення фейкових новин з використанням методів машинного навчання : дипломний проєкт ... бакалавра : 126 Інформаційні системи та технології / Мельникова Катерина Олександрівна. – Київ, 2025. – 74 с.https://ela.kpi.ua/handle/123456789/76329Система виявлення фейкових новин з використанням методів машинного навчання. Проєкт містить 68 с. тексту, 22 рисунки, 1 таблицю, посилання на 15 літературних джерел, додатки та 4 конструкторські документи. Об'єктом дослідження є інформаційна система для автоматичного виявлення фейкових новин на основі аналізу текстових даних. Метою роботи є підвищення точності автоматичної класифікації новин на достовірні та фейкові за допомогою сучасних методів машинного навчання. У дипломному проєкті розроблено та порівняно ефективність класичних моделей (Naive Bayes, Logistic Regression, SVM, Random Forest) і нейронних мереж (LSTM, GRU, Bi-LSTM) для задачі виявлення фейкових новин. Реалізовано повний цикл обробки даних: очищення тексту, векторизація (TF-IDF), токенізація, підготовка до навчання та оцінювання результатів за допомогою метрик точності, повноти та F1-міри. Також було розроблено зручний вебінтерфейс для взаємодії користувача з системою. Результати дипломного проєкту можуть бути використані в медіасервісах, агрегаторах новин або фактчекінгових платформах для автоматичного попереднього фільтрування потенційно фейкової інформації.74 с.ukфейкові новинимашинне навчаннякласифікація текстувекторизаціяобробка природної мовинейронні мережіБайєсів класифікаторлогістична регресіявипадкові лісиfake newsmachine learningtext classificationvectorizationnatural language processingneural networksTF-IDFLSTMSVMNaive Bayes classifierlogistic regressionBi-LSTMGRUrandom forestBachelor Thesis004.04