Klasifikacija vesti: "real" vs. "fake" news

[milomilo33]

Članovi tima

• Milovan Milovanović, SW-41-2018, grupa 3

Asistent

• Branislav Anđelić

Problem koji se rešava

• Klasifikacija vesti na "real" ili "fake" vesti na osnovu njihovog naslova i sadržaja.

Algoritmi

• U postupku pretprocesiranja će se ukloniti tzv. stop reči, vršiće se lematizacija sa politikom koja bude davala najbolje rezultate na datom problemu (npr. lematizacija samo određenih vrsta reči) i sl. sa ciljem poboljšanja tačnosti klasifikacije. Tokenizacija će, pored pojedinačnih reči, tokenizovati i susedne reči u jedan token, sa istim ciljem. Na osnovu dataset-a će se obučavati sledeći modeli:
  1. Naive Bayes
  2. Long short-term memory (LSTM)
  3. i/ili potencijalno drugi modeli.

Podaci koji se koriste

• Koristiće se postojeći dataset: https://www.kaggle.com/clmentbisaillon/fake-and-real-news-dataset

Metrika za merenje performansi

• Metrika za ovaj problem će biti tačnost klasifikacije vesti.

Validacija rešenja

• Dataset će se podeliti u 3 skupa: skup za obučavanje (najveći udeo početnog dataset-a), validacioni i test skup. Tačni procenti za svaki skup će biti naknadno određeni.

[bandjeo]

Tema odobrena, ostavite link ka repozitorijumu. Srećan rad.

[milomilo33]

https://github.com/milomilo33/ai-real-vs-fake-news