نموذج تعلّم آلي لاكتشاف الأخبار المزيّفة

مشروع اكتشاف الأخبار المزيّفة باستخدام الذكاء الاصطناعي يهدف إلى بناء نظام ذكي قادر على التمييز بين الأخبار الحقيقية والمزيّفة بدقة عالية

جمع ومعالجة البيانات النصية (News Dataset).

تطبيق تقنيات تنظيف النصوص (Text Preprocessing) مثل إزالة علامات الترقيم والكلمات الشائعة (Stopwords) والتحويل إلى صيغة موحّدة.

استخراج الخصائص (Features) باستخدام أساليب مثل TF-IDF و Bag of Words.

تدريب نماذج تعلم آلي متعددة مثل:Logistic Regression,Naive BayesSupport Vector Machines (SVM),Random Forest

مقارنة أداء النماذج واختيار النموذج الأفضل بناءً على مقاييس التقييم (Accuracy، Precision، Recall، F1-Score).

نموذج قادر على تصنيف الأخبار إلى "حقيقية" أو "مزيّفة".

تقرير بالنتائج يوضح أداء كل نموذج.