В условиях растущего числа фальшивых новостей в последней статье для HackerNoon Кан Киси решил использовать так называемый DIY-подход (или «сделай сам») к обнаружению дезинформации с помощью рекуррентных нейронных сетей (RNN). В его «учебном пособии» вы сможете узнать, как создать детектор фальшивых новостей на Python, используя TensorFlow и Keras для создания и обучения модели RNN.
Начиная с основных библиотек, таких как NumPy и TensorFlow, Киси описывает пошаговый процесс, включая загрузку данных, предварительную обработку и токенизацию текста. Архитектура модели включает слои Embedding и LSTM, а также Dropout для регуляризации. После компиляции с бинарными потерями кроссэнтропии и обучения с ранней остановкой производительность модели оценивается и визуализируется с помощью графиков точности и потерь.
Киси подчеркивает важность качества данных и решает такие проблемы, как чрезмерная подгонка. Несмотря на ограничения, включая зависимость модели от предварительно обработанного текста и длительное время обучения, этот подход демонстрирует потенциал RNN в различении настоящих и фальшивых новостей.
Подробную статью со скриншотами вы можете прочитать по ссылке ниже.