Сервис для выявления пропаганды в новостных ресурсах

В наше время чтение новостей является частью повседневной жизни. Однако, информация, которую мы получаем из различных источников не всегда объективна. Одной из наиболее сложных задач для читателей является выявление пропаганды в новостных статьях. Данная работа посвящена задаче выявления пропаганды в новостных ресурсах. В данной работе представлено определение пропаганды и ее техник с примерами. Выявление пропаганды на фрагментном уровне рассмотрено как одна из задач моделирования языка. Для решения поставленной задачи используется архитектура нейронной сети под названием BERT. Модель реализована на языке Python с использованием его фреймворков. Для использования полученной модели для выявления пропаганды в новостных ресурсах реализован сервис с REST API на языке программирования Java. Работа содержит 55 страниц, 5 глав, 13 рисунков, 43 источника, 6 приложений. Ключевые слова: моделирование языка, выявление пропаганды, классификация на фрагментном уровне, BERT, REST API.