Разработка нейросети для верификации новостных текстов на основе лексического анализатс использованием методов машинного обучения

Содержание

ВВЕДЕНИЕ

Актуальность: актуальность проекта обусловлена ростом количества фейковых новостей и необходимостью автоматической их проверки. Использование нейросетей и лексического анализа помогает повысить точность и скорость верификации информации. Это важно для борьбы с дезинформацией и повышения доверия к новостным источникам. Проект способствует развитию навыков работы с современными технологиями и анализом данных.

Проблема: в современном мире количество недостоверных новостей постоянно увеличивается, что создает проблему распространения дезинформации. Традиционные методы проверки требуют много времени и ресурсов. Необходимы автоматизированные системы, способные быстро и точно определять правдивость новостных текстов. Использование лексического анализа и машинного обучения может стать эффективным решением этой задачи.

Цель: создать нейросеть, которая сможет автоматически проверять достоверность новостных текстов, основываясь на лексическом анализе и методах машинного обучения, для повышения эффективности верификации информации.

Задачи:

1. 1) Изучить теоретические основы нейросетей и машинного обучения;
2. 2) Проанализировать существующие методы проверки новостей;
3. 3) Разработать модель нейросети для анализа текстов;
4. 4) Провести социальный опрос;
5. 5) Подвести итоги.

Предмет исследования: автоматическая проверка достоверности новостных текстов

Объект исследования: нейросеть для анализа и верификации новостных сообщений

Гипотеза: использование лексического анализа и методов машинного обучения повысит точность автоматической проверки новостей.

Методы исследования:

1. 1) Анализ научной литературы и онлайн-источников.
2. 2) Сравнение и сопоставление полученных данных.
3. 3) Социологический опрос.