كشف الأخبار الكاذبة (Fake News Detection)

كشف الأخبار الكاذبة (Fake News Detection)

مشكلة المشروع:

مع الانتشار الكبير لوسائل التواصل الاجتماعي في الوقت الحالي، أصبحنا نتعرض يوميًا لكمية كبيرة من الأخبار، بعضها صحيح وبعضها يحتوي على معلومات مضللة أو غير صحيحة، مما يجعل من الصعب التمييز بين الأخبار الحقيقية والمزيفة.

ملخص المشروع:

يركز هذا المشروع على اكتشاف وتصنيف الأخبار الكاذبة باستخدام تقنيات معالجة اللغة الطبيعية (NLP) ونماذج التعلم الآلي.

ويتضمن سير العمل ما يلي:

استكشاف البيانات (Data Discovery):

فحص المعلومات الأساسية لمجموعة البيانات مثل أنواع البيانات والأبعاد.

جمع البيانات وإعدادها:

يتم جمع البيانات من مواقع الأخبار أو منصات التواصل الاجتماعي.

المعالجة المسبقة للنصوص (Preprocessing):

تنظيف النصوص من الضوضاء والكلمات الشائعة (Stop Words) والمحتوى غير المهم.

تحويل النصوص إلى متجهات (Vectorization):

تحويل البيانات النصية إلى تمثيل رقمي باستخدام TF-IDF Vectorizer.

تدريب نماذج التعلم الآلي:

تدريب نماذج لتصنيف الأخبار إلى أخبار حقيقية أو مزيفة.

تجربة عدة خوارزميات:

تم اختبار عدة خوارزميات مثل:

Support Vector Machine (SVM)

Logistic Regression

تقييم النموذج:

يتم تقييم أداء النموذج باستخدام مجموعة بيانات الاختبار لقياس دقته في التمييز بين الأخبار الحقيقية والمزيفة.