В данной работе решается задача распознавания фальшивых новостей с помощью технологий машинного обучения и нейронных сетей. Проводится анализ существующих решений и исследований на текущий период, по результатам которого выбираются наиболее подходящие методы и подходы для решения задачи детектирования недостоверных новостных статей. Далее выполняются такие этапы как проектирование целевой системы и ее тестирование путем проверки на настоящих новостях и сравнения результатов классификации с экспертной оценкой. В заключении проводится анализ результатов и оценка потенциала и возможностей спроектированной системы.

This paper solves the problem of fake news detection using machine learning and neural network technologies. An analysis of existing solutions and research for the current period is performed, which results in the selection of the most appropriate methods and approaches to solve the problem of detecting unreliable news articles. Next, such steps as designing the target system and testing it by testing on real news and comparing the results of the classification with expert evaluation are performed. Finally, the results are analyzed, and the potential and capabilities of the designed system are evaluated.