Модуль розпізнавання фейкових новин - Валько Катерина Віталіївна (My University, 2023)
У випускній кваліфікаційній роботі проведено аналіз методів виявлення неправдивих новин в інтернеті. Перший розділ розпочинається аналітичним оглядом літератури з даної теми дослідження. Далі проведено аналіз існуючих інструментальних засобів розпізнавання фейкових новин та основних процесів предметного середовища. Поставлено задачу розробки системи розпізнавання фейкових новин. У другому розділі описано розробку архітектури системи виявлення правдивості новин. Проведено аналіз функцій системи та розглянуто інформаційне забезпечення системи. Третій розділ присвячений програмному забезпеченню виявлення фейкових новин. Обґрунтовано вибір програмних засобів та описано структуру програмного забезпечення. Розглянуто модулі текстового аналізу даних, попередньої обробки даних, виявлення фейкових новин та серверу для демонстрації. Надано керівництво користувача та огляд процесу тестування. Розроблено програмне забезпечення, що виконує аналіз правдивості новин. Ключові слова: фейкові новини, дезінформація, система, BERT.

The Bachelor’s thesis, an analysis of methods for detecting fake news on the internet was conducted. The first chapter begins with an analytical review of the literature on the research topic. An analysis of existing instrumental tools for recognizing fake news and the main processes of the subject environment were further conducted. The task of developing a system for detecting fake news was set. In the second chapter, the development of the architecture of the truth detection system is described. An analysis of the system's functions is conducted, and the information support for the system is discussed. The third chapter is dedicated to the software implementation of fake news detection. The choice of software tools is justified, and the structure of the software is described. Modules for text data analysis, data preprocessing, fake news detection, and a server for demonstration purposes are discussed. User instructions and an overview of the testing process are provided. Software that performs the analysis of news authenticity has been developed. Keywords: fake news, disinformation, system, BERT.
Fake News Recognition Module