В статье решается задача детектирования искусственных новостей. Используются классические методы машинного обучения, такие как метод опорных векторов и случайный лес, а также методы глубокого обучения - нейронная сеть LSTM, языковые модели BERT и XLNet.
Original languageRussian
Pages (from-to)77-79
JournalМОЛОДОЙ УЧЕНЫЙ
Issue number27 (317)
StatePublished - 2020
Externally publishedYes

    Research areas

  • бинарная классификация, глубокое обучение, машинное обучение, фейковые новости

ID: 78535167