Details

Данная работа посвящена изучению и применению методов машинного обучения для определения подлинности новостных материалов. Задачи, которые решались в ходе исследования: • анализ и сравнение различных методов машинного обучения, используемых для классификации новостей; • выбор и реализация подходящего метода машинного обучения для создания классификатора недостоверных новостей; • сбор и обработка набора данных новостей, содержащего как достоверные, так и недостоверные новости; • оценка и анализ производительности классификатора недостоверных новостей с использованием различных метрик эффективности; • создание интерфейса для прикладного использования классификатора.

This work is devoted to the study and application of machine learning methods to determine the authenticity of news materials. Problems that were solved during the study: • analysis and comparison of various machine learning methods used for news classification; • selection and implementation of a suitable machine learning method to create a false news classifier; • collection and processing of a news data set containing both reliable and unreliable news; • evaluation and analysis of the performance of the false news classifier using various performance metrics; • creation of an interface for the applied use of the classifier.