ЗАСТОСУВАННЯ АСАМБЛЕВИХ МЕТОДІВ МАШИННОГО НАВЧАННЯ ДЛЯ ВИЯВЛЕННЯ НЕПРАВДИВОГО ТЕКСТУ

У статті представлено ансамблеві методи машинного навчання для підвищення точності виявлення неправдивого тексту та оцінено різні класифікатори з використанням окремих наборів даних. Для дослідження обрано наївний байєсівський класифікатор, пасивно-агресивний класифікатор, метод Support Vector Machine (SVM), логістичну регресію, метод k-найближчих сусідів та класифікатори випадкового лісу. Також протестовано ансамблі, що складаються з комбінацій обраних класифікаторів. Результати дослідження представляють результати класифікації, демонструючи ефективність використання асамблевих методів. Для дослідження використовувалися технології програмування Python (sklearn, pandas, numpy), процесор AMD Ryzen 5 4500U 6 ядер та 16 гігабайт оперативної пам’яті. Дослідження підкреслює важливість використання асамблевих методів для виявлення неправдивих текстів новин. Для TF-IDF – векторизації класифікатор SVM виділяється найвищою середньою точністю 95,74%. Згідно проведених досліджень, SVM досягає найвищої частки правильних прогнозів порівняно з іншими класифікаторами під час навчання на даних, перетворених TF-IDF. При використанні векторизації хешування класифікатор SVM зберігає свою високу продуктивність, досягнувши найвищої середньої точності 97,26%. Ансамблевий метод Voting Ensemble 3 (Ens3 – SVM + PA + LR) досягає середньої точності 96,93%. Основна ідея запропонованого методу полягає в аналізі тексту новин без сторонньої інформації (дати публікації, назви сайтів та додаткових медіа). Текст новин аналізується окремо за трьома показниками: правдивість тексту, сатира чи мова ворожнечі. Для навчання моделей за обраними метриками використано набори даних сервісу Kaggle, а для тестування в «реальних умовах» – довільно вибрані тексти новин і коментарів. Структурою наборів даних є текст та двійкова мітка в іншому стовпці, що відповідає заданому критерію. Набір досліджуваних даних містить 6335 рядків текстів новин і міток «true» або «false». Набір даних сатири – це комбінація двох окремих наборів даних, одного з новинної служби BBC, а іншого – з Onion.