Analiza comparativă a principalilor algoritmi machine learning pentru recunoașterea automată de fake news

Carmen Elena CÎRNU1, Ioana-Cristina VASILOIU1,2, Carmen-Ionela ROTUNĂ1
1 Institutul Național de Cercetare-Dezvoltare în Informatică – ICI București
carmen.cirnu@ici.ro, carmen.rotuna@ici.ro, ioana.vasiloiu@ici.ro
2 Academia de Studii Economice din București
ioana.vasiloiu@csie.ase.ro

Rezumat: În era digitală, ne confruntăm cu schimbări permanent. Sunt fructificate beneficiile pe care le aduce internetul, dar, în același timp, suntem nevoiți să ne confruntăm și cu provocările aduse de evoluția tehnologică. Una dintre acestea este dezinformarea și viteza de răspândire a articolelor cu informații false. Indiferent de obiectiv, inteligența artificială, învățarea automată, deep fakes și biometria vocală sunt instrumente puternice, utilizate pentru a dezvolta știri false pe care actorii malițioși le folosesc frecvent. Prin urmare, machine learning a devenit o contramăsură, un instrument de combatere a fenomenului știrilor false. Această cercetare analizează o serie de algoritmi de învățare automată pentru a determina care este cel mai precis pentru recunoașterea automată a știrilor false din domeniul Politică. Rezultatele arată că TF-IDF poate fi utilizat în preprocesarea setului de date, iar algoritmii Passive Aggressive SVC și Random Forest arată cea mai bună performanță pentru un anumit set de date de știri false.

Cuvinte cheie: AI, machine learning, fake news, dezinformare, testare algoritmi, acuratețe.

Vizualizează articolul complet

COORDONATELE PENTRU CITAREA ACESTUI ARTICOL SUNT URMĂTOARELE:
Carmen Elena CÎRNU, Ioana-Cristina VASILOIU, Carmen-Ionela ROTUNĂ, Analiza comparativă a principalilor algoritmi machine learning pentru recunoașterea automată de fake news, Revista Română de Informatică şi Automatică (Romanian Journal of Information Technology and Automatic Control), ISSN 1220-1758, vol. 33(1), pp. 57-66, 2023. https://doi.org/10.33436/v33i1y202305