Пошук академічних текстів

Інформація × Реєстраційний номер 2120U008551, Матеріали видань та локальних репозитаріїв Категорія Бакалаврська робота Назва роботи Веб-додаток для автоматизованого виявлення фіктивних текстових новин у Інтернет-виданнях Автор Ільїн Максим ОлександровичIlin Maksym Oleksandrovych Дата публікації 01-01-2020 Постачальник інформації Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського» Першоджерело https://ela.kpi.ua/handle/123456789/35643 Видання Київ Опис Дана дипломна робота присвячена розробці програмного забезпечення, що напрямлене на класифікацію новин, а саме присвоєння новині статусу «True» або «Fake» в результаті лексичного аналізу її тексту методами машинного навчання. В роботі виконано порівняльний аналіз уже існуючих програмних та алгоритмічних рішень для виконання аналізу текстових новин, обґрунтовано вибір системи управління базами даних, мов програмування, що використані для написання клієнтської та серверної частини системи. Розглянуто різні шляхи реалізації клієнтської частини додатку і аргументовано кінцевий вибір. У даному дипломному проєкті запропоновано алгоритм класифікації текстових новин, що базується на послідовній моделі із чотирма шарами. Розроблено розширення до веб-браузера Google Chrome, що виконує класифікацію новин у мережі інтернет та надає рейтинг сайту-джерелу. Описано розроблену структурно-алгоритмічну реалізацію програмного рішення з точки зору алгоритму класифікації, архітектурної організації бази даних та візуальної репрезентації результату аналізу. This thesis is devoted to the development of software aimed at classifying news, namely the assignment of news status «True» або «Fake» as a result of lexical analysis of its text using machine learning algorithms. The paper contains a comparative analysis of existing software and algorithmic solutions to analyze text news, substantiates the choice of database management system, programming languages used to write the client and server part of the system. Various ways of realization of a client part of the application are considered and argumentation of a final choice is argued. An algorithm for classifying text news based on a Sequential model with four layers is proposed. An extension, which classifies news on the Internet and provides a ranking of the source site, has been developed for the Google Chrome web browser. The developed structural-algorithmic implementation of the software solution for the classification algorithm, architectural organization of the database and visual representation of the analysis result is described. Додано в НРАТ 2025-11-05 Закрити