Данная работа относится к сфере исследования фейковых новостей, главной целью работы является исследование методов автоматического обнаружения фейковых новостей, основанных на машинном обучении. Задача обнаружения фейковых новостей в данной работе была сформулирована как задача текстовой классификации. В первой главе описывается общее со-временное отношение к фейковым новостям, а также формально ставится задача их выявления. Во второй главе приводится обзор основных существующих подходов к выявлению фейковых новостей. В третьей главе теоретически описаны выбранные для реализации методы машинного обучения. Четвертая глава посвящена выбору и подготовке данных для экспериментального исследования разработанного метода. В пятой главе описана реализация методов и результаты экспериментального исследования. Результатами данной работы является обзор существующих подходов к вы-явлению фейковых новостей, предобработанный двумя способами общедоступный набор данных для экспериментального исследования и обучения модели, а также предложенный метод выявления фейковых новостей с по-мощью методов машинного обучения.

The work relates to the study of fake news, the main goal of the work is to study machine learning methods for fake news automatic detection. The task of fake news detection in this paper is formulated as the task of text classification. The first chapter describes the general modern attitude to fake news, and also formulates the task of identifying them. The second chapter provides an overview of the main existing approaches to identifying fake news. The third chapter theoretically describes the methods selected for implementation. The fourth chapter is devoted to the selection and preparation of dataset for evalua-tion of the developed method. The fifth chapter describes the implementation of the methods and the results of experimental study. The main results of this work are the review of existing approaches to identifying fake news, the pre-processed in two ways publicly available dataset for experimental study and model training, as well as a proposed method for identifying fake news using machine learning methods.