title: Methods of detecting fake news
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Матросов Александр Васильевич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Matrosov Aleksandr Vasilevic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Шергин Тимур Олегович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Sergin Timur Olegovic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Блеканов Иван Станиславович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Blekanov Ivan Stanislavovic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2021-03-24T15:50:59Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2021-03-24T15:50:59Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2020
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 054709
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/26496
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: Решается задача детектирования искусственных новостей. Используются классические методы машинного обучение, такие как метод опорных векторов и случайный лес, а также методы глубокого обучения - долгая краткосрочная память, языковая модель BERT и авторегрессионная модель XLNet.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: The problem of detecting artificial news is being solved. Classical machine learning methods are used, such as the support vector method and random forest, as well as deep learning methods - long short-term memory, the BERT language model, and the autoregressive XLNet model.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Машинное обучение
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: глубокое обучение
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: трансформеры
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: классификация
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: фейковые новости.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Machine learning
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: deep learning
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: transformers
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: classification
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: fake news.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Methods of detecting fake news
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Методы детектирования искусственных новостей
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: diploma.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/26496/1/diploma.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 656,91 kB
resources.filename: reviewSV_Otzyv_Sergin.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/26496/2/reviewSV_Otzyv_Sergin.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewSV
resources.size: 80,91 kB