Методи класифікації текстів природною мовою

У ході дослідження проведено аналіз існуючих методів та моделей класифікації текстів, спрямованих на
розпізнавання фейкових новин, зокрема застосування правилових систем, статистичних методів та глибокого навчання. Систематизація їхніх особливостей, переваг та недоліків з метою виокремлення найкращих підходів та практик.
Проведений аналіз доступних корпусів даних, які містять фейкові та достовірні новини, та визначення найбільш прийнятних для навчання та оцінки моделей розпізнавання. Розгляд різноманітних джерел даних, враховуючи їх розмаїтість та репрезентативність.
Проведено дослідження лінгвістичних особливостей фейкових новин, виявлення їх характерних ознак, які можуть служити важливими ознаками для класифікації.
Проведена експериментальна перевірка різних моделей та алгоритмів машинного навчання для класифікації текстів. Розроблено рекомендації щодо підвищення ефективності моделей та їхнього застосування у реальних умовах. Визначено можливі шляхи удосконалення класифікації.

Ключові слова: послідовна нейронна мережа, рекурентна нейронна мережа, порівняння методів, машинне навчання, глибоке навчання, класифікація текстів натуральною мовою, інформаційні технології.

Нечаєва В. В. Методи класифікації текстів природною мовою : кваліфікаційна робота … бакалавра : 122 Комп’ютерні науки / Нечаєва Вероніка Валентинівна. – Київ, 2023. – 43 с.