Modern approaches for fake news classification

2026

Толық мәтін Ашық қол жеткізу: Hybrid Метадеректер (CSL-JSON)
DOI 10.54596/2958-0048-2025-4-195-204
Деректер сенімділігі 70 орташа
Бұл баға қалай есептеледі

Ол жазбаның өзінің тексерілетін белгілерінен құралады: мақаланың DOI-і бар ма, оның деректерін қанша тәуелсіз дереккөз растады, міндетті өрістер толтырылған ба және соңғы растау қаншалықты жаңа. Дереккөздер арасындағы алшақтық пен идентификатордың болмауы бағаны төмендетеді. 80-нен бастап мән жазбаның қосымша тексерусіз жарияланғанын, 60-тан 79-ға дейін — оның сенімділігі төмен күйде жарияланғанын және қолмен тексеру ұсынылатынын білдіреді. Редактор қолмен тексерген жазбаны қайта есептеу 90-нан төмен түсірмейді. Бұл — мақаланың өзіне емес, ол туралы деректерімізге берілген баға.

Аңдатпа

This study addresses the problem of classification to determine whether a text is authentic or genuine. It uses state-of-the-art deep learning architectures in natural language processing (NLP), the Bert, Albert and GPT-2 models. Using these advanced models, the study aims to develop accurate and robust classification approaches to effectively distinguish between fake and real news. The test result showed that the proposed method has the potential to be used in distinguishing news that does not contain truth from those that do.