Распознавание недостоверной информации в СМИ с помощью нейронных сетей
DOI:
https://doi.org/10.5281/zenodo.14514617Ключевые слова:
нейронные сети, BERT, классификация текста, дезинформация, трансформеры, машинное обучение, анализ данныхАннотация
В работе представлен процесс создания классификатора недостоверных новостей с использованием нейронной сети на основе предобученной модели BERT (bert-base-uncased). Проведен анализ набора данных новостных статей с платформы Kaggle. Осуществлена предварительная обработка данных и исследовательский анализ текстов, выявлены характерные особенности достоверных и недостоверных новостей. Модель BERT была дообучена, оптимизирована и модифицирована, что позволило достичь точности классификации 98.3%. Результаты показывают эффективность предложенного подхода для выявления недостоверной информации в СМИ.
Загрузки
Опубликован
Выпуск
Раздел
Лицензия
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution-NonCommercial» («Атрибуция — Некоммерческое использование») 4.0 Всемирная.
Статьи журнала «Вестник Донецкого университета. Серия 04. Технические науки» находятся в открытом доступе и распространяются в соответствии с условиями Лицензионного Договора с Донецким Государственным университетом, который бесплатно предоставляет авторам неограниченное распространение и самостоятельное архивирование.
