Программные продукты и системы

Предметом данного исследования являются информационные системы идентификации фейк-новостей. В качестве методов исследования используются нейросетевые технологии и машинное обучение. Ручной способ проверки новостей на основе их заголовков довольно трудоемкий, в связи с чем целесообразна разработка информационных систем идентификации фейк-новостей на основе нейросетевых технологий. В работе предложен веб-ресурс,  в который заложены гибридные нейросетевые модели BERT-MLP, BERT-CNN, BERT-LSTM, позволяющий в автоматизированном режиме идентифицировать фейк-новость по заголовку. Практическая значимость заключается в том, что разработанный веб-ресурс может быть использован в качестве инструмента для распознавания фейк-новостей специалистами по противодействию деструктивным политическим технологиям, а также специалистами по информационной безопасности. Для повышения точности классификации целесообразно расширить обучающую выборку данных, что позволит выявлять более сложные зависимости в данных.
Подробное описание адется в статье "Идентификация фейк-новостей с помощью веб-ресурса на основе нейронных сетей", авторы Тумбинская М.В., Галиев Р.А. (Казанский национальный исследовательский технический университет, г. Казань).