Метод пояснення результатів виявлення фейкових новин за допомогою великої мовної моделі
Herald of Khmelnytskyi National University. Technical Sciences, т. 359, № 6.2, с. 149-156
Стислий огляд дослідження
Метод показує, які слова впливають на класифікацію новини та як подібні статті групуються у просторі ознак моделі. Аналітики можуть розбирати помилки й уточнювати модель під час інтерактивної перевірки. Оцінювання DistilBERT проведено на LIAR, FakeNewsNet і CONSTRAINT-2021.
Бібліографічне посилання
Формат цитування для вашого видання чи організації звірте із записом у видавця.
Stefaniia Vovk, Pavlo Radiuk, Tetiana Skrypnyk. "Метод інтерпретування результатів виявлення фейкових новин за великою мовною моделлю". Herald of Khmelnytskyi National University. Technical Sciences, Vol. 359, No. 6.2, pp. 149-156, 2025. https://doi.org/10.31891/2307-5732-2025-359-91
Перевірте метод на вашій задачі.
Опишіть рішення, яке має підтримувати ваша система, та дані, з якими вона працює. Оцінимо придатність методу, визначимо обсяг прототипу й погодимо, як перевірити якість, час відповіді та вартість його роботи.