Система виявлення фейкової інформації в мережі інтернет

Abstract

Фейкова інформація в соціальних мережах та різних інших ЗМІ широко поширюються і це викликає серйозне занепокоєння через його здатність завдавати великої соціальної та національної шкоди. Багато досліджень уже спрямовано на його виявлення. Дана робота показує аналіз досліджень, пов’язаних з виявленням фейкових новин, і вивчення традиційної машини вивчення моделей, щоб вибрати найкращу, щоб створити модель виробу під наглядом алгоритму машинного навчання, який може класифікувати фейкові новини як правдиві чи хибні за допомогою таких інструментів, як python sklearn, NLP для текстового аналізу. Цей процес призведе до вилучення функцій і векторизації; пропонується використовувати бібліотеку Python sklearn для виконання токенізації та функції вилучення текстових даних, оскільки ця бібліотека містить такі корисні інструменти, Tfidf Векторизатор. Потім ми виконаємо методи відбору функцій, щоб поекспериментувати та вибрати найкраще відповідність характеристик для отримання найвищої точності відповідно до результатів матриці плутанини.