120 практических задач

Джейд Картер (2024)

В книге представлены 120 задачч из различных областей, включая анализ данных, прогнозирование, классификацию, распознавание образов и другие. В каждой задаче рассматривается использование глубокого обучения и нейронных сетей для решения, включая выбор архитектуры модели, подготовку данных, обучение и оценку результатов. Примеры кода на Python помогают читателям легко освоить материал и применить его на практике.Книга предназначена для специалистов в области данных, исследователей, студентов и всех, кто интересуется применением современных методов глубокого обучения для решения разнообразных задач в науке, технологиях и бизнесе.

29. Создание модели для выявления фейковых новостей

Задача: Классификация новостей как настоящие или фейковые

Для создания модели, способной выявлять фейковые новости, можно использовать методы машинного обучения, включая глубокое обучение, для классификации текстов настоящих и фейковых новостей. Давайте рассмотрим основные шаги и пример архитектуры модели для этой задачи.

Построение модели для выявления фейковых новостей

1. Подготовка данных

Первый шаг включает подготовку данных:

— Загрузка и предобработка текстовых данных новостей.

— Маркировка данных как настоящие (0) и фейковые (1) новости.

2. Построение модели нейронной сети

Пример архитектуры модели нейронной сети для классификации текстов настоящих и фейковых новостей с использованием TensorFlow/Keras:

```python

import tensorflow as tf

from tensorflow.keras.models import Sequential

from tensorflow.keras.layers import Embedding, Bidirectional, LSTM, Dense, Dropout

from tensorflow.keras.preprocessing.text import Tokenizer

from tensorflow.keras.preprocessing.sequence import pad_sequences

from sklearn.model_selection import train_test_split

import numpy as np

# Пример данных (данные нужно подставить под ваши)

# X — тексты новостей

# y — метки классов (0 — настоящие новости, 1 — фейковые новости)

X = np.array(["Настоящая новость","Это тоже настоящая новость","Фейковая новость","Это фейк","Фейк для теста"])

y = np.array([0, 0, 1, 1, 1])

# Токенизация и преобразование текстов в последовательности чисел

tokenizer = Tokenizer()

tokenizer.fit_on_texts(X)

X_sequences = tokenizer.texts_to_sequences(X)

# Паддинг последовательностей до одной длины

max_sequence_length = max([len(seq) for seq in X_sequences])

X_padded = pad_sequences(X_sequences, maxlen=max_sequence_length, padding='post')

# Разделение данных на обучающую и тестовую выборки

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X_padded, y, test_size=0.2, random_state=42)

# Параметры модели и обучения

vocab_size = len(tokenizer.word_index) + 1 # размер словаря

embedding_dim = 100 # размерность векторов вложений

lstm_units = 64 # количество блоков LSTM

dropout_rate = 0.2 # коэффициент отсева для предотвращения переобучения

# Создание модели

model = Sequential()

# Добавление слоев

model.add(Embedding(input_dim=vocab_size, output_dim=embedding_dim, input_length=max_sequence_length))

model.add(Bidirectional(LSTM(units=lstm_units)))

model.add(Dropout(dropout_rate))

model.add(Dense(1, activation='sigmoid')) # выходной слой для бинарной классификации

# Компиляция модели

model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])

# Вывод архитектуры модели

model.summary()

# Обучение модели

model.fit(X_train, y_train, epochs=10, batch_size=32, validation_data=(X_test, y_test))

```

Пояснение архитектуры и процесса:

1. Архитектура модели: Пример включает в себя слои для вложения слов (Embedding) для преобразования слов в векторные представления, бидирекциональный LSTM для извлечения последовательных зависимостей в тексте и слой Dropout для предотвращения переобучения. Выходной слой использует сигмоидную функцию активации для бинарной классификации настоящих и фейковых новостей.

2. Компиляция и обучение модели: Модель компилируется с оптимизатором Adam, функцией потерь binary_crossentropy для бинарной классификации и метрикой accuracy для оценки точности классификации.

3. Токенизация и паддинг данных: Тексты новостей токенизируются и преобразуются в последовательности чисел, затем происходит паддинг до максимальной длины последовательности, чтобы все входные данные имели одинаковую длину.

Преимущества использования нейронных сетей для выявления фейковых новостей

— Учет контекста: Нейронные сети способны учитывать контекст текста при классификации, что позволяет лучше выявлять особенности фейковых новостей.

— Адаптация к новым данным: Модели могут быстро адаптироваться к новым типам фейковых новостей и изменяющимся характеристикам текстов.

— Обработка больших объемов данных: Глубокие модели способны обрабатывать большие наборы данных, что особенно важно в случае анализа новостных потоков.

Использование нейронных сетей для выявления фейковых новостей является перспективным подходом, который может помочь в борьбе с распространением дезинформации и улучшить качество информационного пространства.