تفاصيل الوثيقة

نوع الوثيقة : رسالة جامعية 
عنوان الوثيقة :
كشف الأخبار الزائفة في الشبكات الأجتماعية بإستخدام منهج التعلم العميق: التغريدات العربية كعينة
DETECTION OF FAKE NEWS IN SOCIAL NETWORKS USING DEEP LEARNING: ARABIC TWEETS AS AN EXAMPLE
 
الموضوع : كلية الحاسبات وتقنية المعلومات 
لغة الوثيقة : العربية 
المستخلص : وجدت الأخبار الزائفة منذ فترات زمنية سابقة، لكن ظهور شبكات التواصل الاجتماعي في السنوات الأخيرة أدى إلى زيادة انتشار الأخبار المزيفة بين الأفراد بصورة سريعة. إلى جانب ذلك، فإن عدم وجود إجراءات فعالة لمكافحة الأخبار المزيفة أدى إلى تفاقم المشكلة. قد يكون تحديد الأخبار المزيفة يدويًا على هذه المنصات المفتوحة أمرً اصعبًا لأنها تسمح لأي شخص ببناء شبكات ونشر الأخبار في حينها. يعتمد العديد من الأفراد على موقع تويتر كمصدر إخباري، خاصة في المنطقة العربية. في الغالب، هم يقرؤون ويشاركون بغض النظر عن الحقيقة وراء الأخبار. لذلك، فإن إنشاء نظام آلي للتعرف على مصداقية الأخبار على تويتر بالاعتماد على تقنيات الذكاء الاصطناعي، بما في ذلك التعلم الآلي والتعلم العميق، قد جذب انتباه الباحثين. أظهر استخدام أساليب التعلم العميق نتائج واعدة في التعرف على الأخبار المزيفة المكتوبة باللغة الإنجليزية. نظرًا لوجود أبحاث محدودة حول اكتشاف الأخبار المزيفة باللغة العربية باستخدام التعلم العميق. يقترح هذا العمل نموذجًا قائمًا على التعلم العميق يستخدم كلاً من ميزات محتوى الأخبار والسياق الاجتماعي لتحديد الأخبار المزيفة على تويتر. في محاولة للعثور على نموذج كشف فعال للأخبار المزيفة، أجرينا تجارب عديدة باستخدام خوارزميتين للتعلم العميق مع نماذج مختلفة لتضمين الكلمة. تم تقييم التجارب باستخدام مجموعة بيانات ذاتية الإنشاء. كشفت النتائج التجريبية أن ماربيرت مع نموذج الشبكة العصبية التلافيفية يسجل أداءً متفوقًا بدقة ودرجة تبلغ ٩٥٦.٠. أثبتت هذه النتيجة أن النموذج المقترح يكتشف بدقة الأخبار المزيفة في التغريدات العربية المتعلقة بمواضيع مختلفة. 
المشرف : د.منال كلكتاوي 
نوع الرسالة : رسالة ماجستير 
سنة النشر : 1445 هـ
2023 م 
تاريخ الاضافة على الموقع : Friday, November 10, 2023 

الباحثون

اسم الباحث (عربي)اسم الباحث (انجليزي)نوع الباحثالمرتبة العلميةالبريد الالكتروني
شذى عبدالرحيم اليوبيAlyoubi, Shatha Abdulrahimباحثماجستير 

الملفات

اسم الملفالنوعالوصف
 49527.pdf pdf 

الرجوع إلى صفحة الأبحاث