Phát hiện tin giả ứng dụng kỹ thuật học sâu

Abstract

Phát hiện tin giả đóng vai trò quan trọng trong việc đảm bảo tính chính xác của thông tin trên các nền tảng truyền thông xã hội và báo chí trực tuyến. Với sự phát triển mạnh mẽ của dữ liệu ngôn ngữ tự nhiên và tốc độ lan truyền thông tin, các mô hình học sâu hiện đại ngày càng được ứng dụng rộng rãi để giải quyết vấn đề này. Mô hình BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) với khả năng hiểu ngữ cảnh hai chiều của văn bản đã được chứng minh là một giải pháp hiệu quả cho bài toán phân loại văn bản phức tạp. Trong luận văn này, mô hình BERT được áp dụng trên các bộ dữ liệu tin giả, với các kỹ thuật tiền xử lý và tinh chỉnh tối ưu. Kết quả thực nghiệm cho thấy mô hình đạt được các chỉ số cao về Accuracy, Recall, Precision và F1-score, chứng minh tính hiệu quả trong việc phát hiện tin giả một cách chính xác và đáng tin cậy