| | SLO | ENG | Piškotki in zasebnost

Večja pisava | Manjša pisava

Izpis gradiva

Naslov:Primerjava metod jezikovnih tehnologij za odkrivanje lažnih novic
Avtorji:ID Lovrenčič, Nejc (Avtor)
ID Bošković, Borko (Mentor) Več o mentorju... Novo okno
ID Brest, Janez (Komentor)
Datoteke:.pdf MAG_Lovrencic_Nejc_2022.pdf (1,36 MB)
MD5: 142469BCA8F08AD96D4072F7A896F269
 
Jezik:Slovenski jezik
Vrsta gradiva:Magistrsko delo/naloga (mb22)
Tipologija:2.09 - Magistrsko delo
Organizacija:FERI - Fakulteta za elektrotehniko, računalništvo in informatiko
Opis:Socialna omrežja in tradicionalni viri novic imajo velik vpliv na razmišljanje ter dejanja posameznikov v družbi. Napačna ali izmišljena dejstva in lažne novice lahko zato povzročijo veliko škodo. V sklopu magistrskega dela smo primerjali metode Naivni Bayes, logistično regresijo, nevronsko mrežo z dolgim kratkoročnim spominom in graf konvolucijsko nevronsko mrežo za odkrivanje lažnih novic. S preučitvijo sorodne literature in primerjavo metod smo ugotovili, da je težko prepoznati lažne novice zgolj s klasifikacijo besedila. Pri klasifikaciji novic na dva razreda se je najbolje izkazal logistična regresija, pri klasifikaciji na šest razredov pa nevronska mreža LSTM.
Ključne besede:jezikovne tehnologije, nevronske mreže, lažne novice, klasifikacija besedila
Leto izida:2022
Izvor:Maribor
PID:20.500.12556/DKUM-81518 Novo okno
Datum objave v DKUM:11.05.2022
Število ogledov:40
Število prenosov:9
Metapodatki:XML RDF-CHPDL DC-XML DC-RDF
Področja:KTFMB - FERI
:
  
Skupna ocena:(0 glasov)
Vaša ocena:Ocenjevanje je dovoljeno samo prijavljenim uporabnikom.
Objavi na:AddThis
AddThis uporablja piškotke, za katere potrebujemo vaše privoljenje.
Uredi privoljenje...

Postavite miškin kazalec na naslov za izpis povzetka. Klik na naslov izpiše podrobnosti ali sproži prenos.

Licence

Licenca:CC BY-NC-ND 4.0, Creative Commons Priznanje avtorstva-Nekomercialno-Brez predelav 4.0 Mednarodna
Povezava:http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/deed.sl
Opis:Najbolj omejujoča licenca Creative Commons. Uporabniki lahko prenesejo in delijo delo v nekomercialne namene in ga ne smejo uporabiti za nobene druge namene.
Začetek licenciranja:07.04.2022

Sekundarni jezik

Jezik:Angleški jezik
Naslov:Comparison of natural language processing methods for detecting fake news
Opis:Social networks and traditional news sources have a great influence on individuals' thinking and actions. False and made-up facts, as well as fake news, can therefore cause a lot of damage. As a part of the master's thesis, we compared Naive Bayes, logistic regression, long short-term memory neural network, and graph convolutional network for news classification into two and six classes. By studying related literature and executing method comparisons, we have figured out that it is difficult to identify fake news simply by using text classification methods. When classifying the news into two classes, we achieved the best results using logistic regression, while LSTM neural network proved to be the best when classifying news into the six classes.
Ključne besede:natural language processing, neural networks, fake news, text classification


Komentarji

Dodaj komentar

Za komentiranje se morate prijaviti.

Komentarji (0)
0 - 0 / 0
 
Ni komentarjev!

Nazaj
Logotipi partnerjev Univerza v Mariboru Univerza v Ljubljani Univerza na Primorskem Univerza v Novi Gorici