Розробка та оптимізація нейронної мережі для виявлення фейкових новин

Abstract

У роботі проаналізовано проблему фейкових новин, їх класифікацію та методи автоматичного виявлення дезінформації, зокрема з використанням глибокого навчання та трансформерів. Розроблено нейромережеву систему на основі датасету LIAR, виконано попередню обробку даних та протестовано моделі CNN, Bi-LSTM та DistilBERT. Найкраща трансформерна модель була оптимізована до BERT-base, і на її основі створено прототип у вигляді Telegram-бота.

The paper analyzes fake news, their classification, and methods for automatic misinformation detection using deep learning and transformer models. A neural network system was developed based on the LIAR dataset, with data preprocessing and testing of CNN, Bi-LSTM, and DistilBERT models. The best transformer model was optimized to BERT-base, and a Telegram bot prototype was created based on the final model.