Программист показал, как написать собственный детектор фальшивых новостей

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.