Виявлення фейкових новин на основі моделей машинного навчання

Abstract

Подано характеристику проблеми виявлення фейкових новин та проаналізовано актуальність теми в умовах сучасного інформаційного середовища. Розглянуто предметну область, досліджено існуючі підходи та алгоритми, а також визначено функціональні вимоги до системи автоматизованого виявлення фейкових новин. Здійснено проектування архітектури веб-застосунку, серверної частини та бази даних відповідно до сучасних методик і технологій розробки. Запропоновано моделі, що включають методи машинного навчання та глибинного навчання для підвищення точності класифікації новин. Реалізовано повний цикл програмної системи від збору та обробки даних до побудови моделі та інтеграції її у веб-інтерфейс. Здійснено аналіз потенційних травмонебезпечних ситуацій під час роботи з комп’ютерною технікою та наведено основні вимоги з охорони праці й безпеки в надзвичайних ситуаціях.