نظام ذكي لكشف الأخبار الكاذبة (Fake News Detection) باستخدام الـ NLP والتعلم العميق

قمت بتطوير نظام متكامل يعتمد على تقنيات معالجة اللغات الطبيعية (NLP) لتصنيف الأخبار والتحقق من مصداقيتها آلياً. المشروع يهدف إلى الحد من انتشار المعلومات المضللة من خلال تحليل النصوص واكتشاف الأنماط اللغوية المرتبطة بالأخبار المزيفة.

التحدي التقني:

التعامل مع النصوص غير المهيكلة والتمييز بين المحتوى الإخباري الحقيقي والمحتوى المضلل الذي يتم صياغته باحترافية، مما يتطلب نماذج لغوية قوية وفهم سياقي دقيق.

الحلول والتقنيات المستخدمة:

بناء الـ NLP Pipeline: شمل ذلك تنظيف النصوص، التقطيع (Tokenization)، وإزالة الكلمات الشائعة (Stop-words).

تحويل النصوص (Vectorization): استخدام تقنيات مثل TF-IDF أو Word Embeddings لتحويل المحتوى النصي إلى بيانات رقمية يفهمها الموديل.

تطوير النماذج: قمت بتدريب واختبار عدة خوارزميات مثل Logistic Regression، ونماذج متقدمة مثل PassiveAggressiveClassifier و Deep Learning لضمان أعلى دقة في التنبؤ.

النشر (Deployment): تم رفع الموديل وتجربته عبر واجهة مستخدم تفاعلية (Hugging Face Spaces) للسماح للمستخدمين بإدخال العناوين والمحتوى والحصول على نتيجة فورية.

النتائج المحققة:

نجح النظام في تصنيف الأخبار بدقة عالية، وتم توفير واجهة برمجية سهلة الاستخدام تتيح التحقق من مصداقية أي خبر في ثوانٍ معدودة.