Псюк Дмитро Юрійович2026-02-242026-02-242025-12-26http://194.44.236.27/handle/123456789/1616Магістерська робота містить 75 сторінок пояснювальної записки, 21 рисунок, 1 додаток, 20 джерел. У магістерській роботі наведено розробку системи для автоматичного розпізнавання дезінформації у текстах соціальних мереж із використанням методів NLP та машинного навчання. Метою проєкту було створення сервісу, що аналізує текстові повідомлення та визначає ймовірність їх фейковості. У роботі сформовано власний датасет, виконано попередню обробку текстів, побудовано модель класифікації на основі TF-IDF і логістичної регресії та проведено оптимізацію порогу прийняття рішень. Серверна частина реалізована на Python (Flask), а клієнтська — у вигляді бота, який забезпечує взаємодію з користувачем та адміністрування системи. Розроблена система демонструє високу точність і може бути використана як інструмент швидкої оцінки достовірності інформації.otherNLPмашинне навчанняфейкові новиникласифікація текстівботTF-IDFThesis