Разработка классификатора новостей, основанного на вычислении соответствия между заголовком и текстом статьи

ФИО студента: Ким Дарья Вячеславовна

Кампус/факультет: Московский институт электроники и математики им. А.Н. Тихонова

Программа: Прикладная математика (Бакалавриат)

Год защиты: 2019

Из-за популярности социальных сетей и персонализированных алгоритмов поиска пользователям становится сложнее оценивать качество медиа и противостоять дезинформации. Для того, чтобы облегчить эту задачу, необходимо создавать методы автоматической проверки фактов в новостях. Первым шагом к решению проблемы автоматической оценки новостей является автоматическая фильтрация кликбейта. В рамках данной работы был собран и размечен датасет новостей и проведены численные эксперименты по классификации новостей методами машинного обучения. Мы также показали, что использование для обучения моделей сравнительных характеристик заголовков и текстов статей позволяет улучшить качество работы алгоритмов.

Выпускные квалификационные работы (ВКР) в НИУ ВШЭ выполняют все студенты в соответствии с университетским Положением и Правилами, определенными каждой образовательной программой.

Аннотации всех ВКР в обязательном порядке публикуются в свободном доступе на корпоративном портале НИУ ВШЭ.

Полный текст ВКР размещается в свободном доступе на портале НИУ ВШЭ только при наличии согласия студента – автора (правообладателя) работы либо, в случае выполнения работы коллективом студентов, при наличии согласия всех соавторов (правообладателей) работы. ВКР после размещения на портале НИУ ВШЭ приобретает статус электронной публикации.

ВКР являются объектами авторских прав, на их использование распространяются ограничения, предусмотренные законодательством Российской Федерации об интеллектуальной собственности.

В случае использования ВКР, в том числе путем цитирования, указание имени автора и источника заимствования обязательно.

Реестр дипломов НИУ ВШЭ