'
Логвиненко Ю.А., Вовк Л.П.
МОДЕЛИ И МЕТОДЫ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ ДЛЯ РАСПОЗНАВАНИЯ ФЕЙКОВОГО КОНТЕНТА *
Аннотация:
в статье исследована актуальная проблема фейкового контента в современном информационном пространстве. Установлено, что для удачных методов обнаружения фейкового контента необходим репрезентативный набор данных, содержащий как фейковый, так и правдивый контент разных типов. Статья подчеркивает необходимость инновационных подходов и совместных усилий для борьбы с фейковым контентом, который может иметь серьезные последствия для общества и представляет важный обзор методов и стратегий выявления и анализа фейков в современном информационном пространстве.
Ключевые слова:
фейковый контент, искусственный интеллект, машинное обучение, методы анализа текста
Борьба с распространением фейкового контента является сложной сегодняшней проблемой, которая глобально влияет и проникла в самые разные сферы нашей жизни, учитывая политику, коммерцию, науку, медицину и другие. Поэтому становится все более актуальным анализ феномена фейкового контента с целью определения причин его быстрого распространения в социальных сетях и общего восприятия.Целью статьи является анализ проблемы фейкового контента в современном цифровом мире и выявление факторов, вытекающих из распространения фейкового контента, а также методов и технологий его выявления.В современном цифровом мире фейковый контент с каждым днем становится все более актуальной проблемой, особенно учитывая, что он содержит широкий спектр недостоверных, манипулятивных или ложных материалов, распространяемых через различные медийные платформы. Признаки фейкового контента могут содержать недостоверные источники, недостаточную поддержку фактами, нелогические доводы, манипулятивные заголовки и содержание. Это может негативно влиять на общество, вызывая спутывание, усиление политических конфликтов и подрыв доверия к информационным источникам.Анализ научных исследований и разработок в области выявления фейкового контента является важной задачей в современном цифровом мире, где распространение недостоверной и манипулятивной информации является постоянной угрозой. Исследователи и специалисты разных отраслей, учитывая компьютерные науки, обработку естественных языков, социальные сети и журналистику, работают над совершенствованием методов инструментов для выявления фейкового контента.Одним из ключевых направлений исследований является использование алгоритмов машинного обучения и искусственного интеллекта для автоматического обнаружения фейкового контента. В этом контексте разработка и применение моделей глубокого обучения, таких как нейронные сети, [1]. Они могут анализировать текстовые данные, изображения и видео, учитывая лингвистические и визуальные признаки для обнаружения подозрительного контента.Научные исследования и разработки в области обнаружения фейкового контента способствуют углублению знаний по этой проблеме и предоставляют инструменты для эффективного противодействия ей. Использование понимания механизмов распространения фейкового контента и разработка эффективных алгоритмов способны обеспечить большинство пользователей достоверной и надежной информацией. Продолжение исследований в этой области является неотъемлемой составляющей постоянного совершенствования и разработки новых методов.Первым этапом использования моделей машинного обучения для распознавания фейкового контента является тщательный выбор соответствующего набора данных, который будет использоваться для тренировки и тестирования этих моделей. Важно, чтобы набор данных был репрезентативным и отражал разнообразие фейкового контента, с которым можно встретиться в реальном мире. Дополнительным преимуществом может быть наличие меток или оценок для каждого образца данных, указывающих, является ли он фейковым или правдивым. Это позволяет проводить тренировки моделей с учителем, где можно использовать методы обучения, основанные на обозначенных данных.В этой статье использовался набор данных BuzzFeed_real_fake_content.csv для проведения исследования. Первоначально был проведен анализ размера фейкового и правдивого контента в этом наборе данных с целью получения исчерпывающей информации (рис. 1-2).Рис. 1. Объем контента, содержащий правдивую информацию.Рис. 2. Объем контента, содержащий фейковую информацию. На следующем этапе было осуществлено объединение двух наборов данных в один, сохраненный в переменной df. Таким образом, размер этого нового переменного был определен и представлен на рисунке 3.Рис. 3. Размер вектора df. Следующим этапом после отбора набора данных для проверки моделей машинного обучения процесс тренировки этих моделей. Этот процесс учитывает построение моделей, используя определенные алгоритмы машинного обучения, предназначенные для распознавания фейкового контента.Обычно для тренировки моделей используются методы обучения с учителем, предусматривающие использование обозначенных данных, где известно, является ли контент фейковым или правдивым. Аналогичные подходы могут использоваться для анализа изображений или видео. Получим модель, которая будет научена распознавать фейковый и правдоподобный контент. В результате тренировки модели получим такие результаты, как показано на рисунке 4.Рис. 4. Классификация фейкового и подлинного контента.После завершения процесса тренировки моделей важным шагом является оценка их точности и эффективности. Для этого используются метрики оценки, такие как точность, восстановление, F-мера и другие. Эти метрики позволяют объективно определить, насколько хорошо модели способны распознавать фейковый контент.Оценка моделей может быть проведена на уединенном наборе данных, который не был использован во время тренировки. Этот подход позволяет оценить всеобщность моделей и их способность адаптироваться к новым входным данным. Кроме того, может быть использована перекрестная проверка во избежание переобучения моделей и получения более объективных результатов.После оценки точности моделей может быть осуществлена их настройка и усовершенствование для достижения лучших результатов.В этой статье рассматривалась проблема фейкового контента в современном мире, а также была проанализирована такая проблема. Кроме того, было проведено обучение и тестирование по набору данных по фейковому контенту.Было также установлено, что для выявления фейкового контента используются различные виды машинного обучения, учитывая классификацию, удостоверения, генеративные модели, кластеризацию и размерность.Набор данных для тренировки моделей должен содержать как фейковый, так и правдивый контент, чтобы модели могли научиться различать их. Важно, чтобы набор данных был репрезентативным и отражал разнообразие фейкового контента, с которым можно встретиться в реальном мире.
Номер журнала Вестник науки №5 (74) том 3
Ссылка для цитирования:
Логвиненко Ю.А., Вовк Л.П. МОДЕЛИ И МЕТОДЫ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ ДЛЯ РАСПОЗНАВАНИЯ ФЕЙКОВОГО КОНТЕНТА // Вестник науки №5 (74) том 3. С. 1129 - 1135. 2024 г. ISSN 2712-8849 // Электронный ресурс: https://www.вестник-науки.рф/article/14683 (дата обращения: 06.11.2024 г.)
Вестник науки СМИ ЭЛ № ФС 77 - 84401 © 2024. 16+
*