Розробка автоматизованої системи виявлення недостовірних новин за допомогою методів обробки природної мови
Анотація
У статті розглянуто методи та засоби виявлення дезінформації у новинах з використанням машинного навчання. Розглянуто проектування та розробку автоматизованої системи для виявлення недостовірних новин. Проведено аналіз існуючих рішень за обраною тематикою. Було розглянуто системи аналоги для виявлення дезінформації, а також розглянуто їх переваги та недоліки. Побудовано діаграми прецедентів, діаграми діяльності для відображення роботи ключового функціоналу системи. Розроблено функціональну модель системи з трьома рівнями її деталізації, а також було побудовано діаграму класів, діаграму послідовностей та діаграму компонентів розроблюваної системи. В процесі розробки, було реалізовано інтерфейс системи, модель для виявлення дезінформації та інші елементи системи. У результаті було розроблено ужиток для виявлення інформаційно викривлених новин і проведено його тестування. Розроблена система може бути використана для автоматизації процесу виявлення дезінформації у новинах та спростити сам процес перевірки фактів, зробивши його доступним для всіх бажаючих
Посилання
Fake News Overview. URL: https://www.ebsco.com/research-starters/
communication-and-mass-media/fake-news-overview (date of access: 28.12.2025)
Digital News Report 2025: Executive Summary. URL: https://reutersinstitute.politics.ox.ac.uk/
digital-news-report/2025/dnr-executive-summary (date of access: 28.12.2025)
The Global Risks Report 2025. URL: https://reports.weforum.org/docs/WEF_Global_
Risks_Report_2025.pdf (date of access: 28.12.2025)
Snopes: About. URL: https://www.snopes.com/about/ (date of access: 28.12.2025)
“Fact-checking” fact checkers: A data-driven approach. URL: https://misinforeview.hks.harvard.edu/
article/fact-checking-fact-checkers-a-data-driven-approach/ (date of access: 28.12.2025)


